【摘 要】
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航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域,因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通
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航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域,因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处理层来提高目标检测效果。实验结果表明,在相同训练条件下,改进后的YOLOv5算法对大多数种类的目标检测准确率都有所提升,平均精确率提高了17%,平均召回率提高了2%,mAP@0.5达到了70.4%,比原始模型提升了6.1%。
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