【摘 要】
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针对常用的遥感图像车辆检测方法稳定性和效率较差的问题，本文提出一种改进YOLO-V5遥感图像车辆检测方法。首先，使用群归一化层替换YOLO-V5中的归一化层，消除训练数据大小对模型的影响，降低模型训练对显卡显存的需求，增加模型收敛速度；然后，使软非极大值抑制算法选择车辆目标锚框，可更精确地定位车辆，防止因遮挡漏检车辆。由实验可知：相比原YOLO-V5模型的各类别平均精确度提高了1.53%，帧率提高
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针对常用的遥感图像车辆检测方法稳定性和效率较差的问题，本文提出一种改进YOLO-V5遥感图像车辆检测方法。首先，使用群归一化层替换YOLO-V5中的归一化层，消除训练数据大小对模型的影响，降低模型训练对显卡显存的需求，增加模型收敛速度；然后，使软非极大值抑制算法选择车辆目标锚框，可更精确地定位车辆，防止因遮挡漏检车辆。由实验可知：相比原YOLO-V5模型的各类别平均精确度提高了1.53%，帧率提高0.83，表明所提方法稳定性更好、检测效率更高，可应用于遥感图像汽车检测领域。
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光学遥感图像目标检测是计算机视觉和遥感技术相结合的一类计算机技术。目前基于深度学习算法的光学遥感图像目标检测技术多由传统的目标检测模型直接迁移而来,未考虑到遥感图像具备尺寸大、包含的内容广泛、信息量大和小而密集的目标多等特点。此外,遥感图像目标检测多涉及到倾斜框目标检测,相比传统模型的水平框检测更具备挑战性。为提升光学遥感图像的目标检测精确度,本文在传统目标检测模型基础上针对遥感图像特性,提出相关
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