【摘 要】
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针对海面目标检测模型难以应用在存储能力和计算能力较小的移动端的问题，提出一种基于改进YOLOv5的海面目标检测算法。采用轻量级提取网络ShuffleNetv2 Block作为YOLOv5网络的骨干部分，减少模型计算量和参数量；使用加权双向特征金字塔网络模块替换原特征融合网络模块，提高网络对不同尺度的特征提取能力；引入坐标注意力机制，提高模型检测精度。在海面目标数据集上进行实验，结果表明：与YOLO
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项（2019JM-470）； 陕西省教育厅重点实验室科研计划项（18JS048）；
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针对海面目标检测模型难以应用在存储能力和计算能力较小的移动端的问题，提出一种基于改进YOLOv5的海面目标检测算法。采用轻量级提取网络ShuffleNetv2 Block作为YOLOv5网络的骨干部分，减少模型计算量和参数量；使用加权双向特征金字塔网络模块替换原特征融合网络模块，提高网络对不同尺度的特征提取能力；引入坐标注意力机制，提高模型检测精度。在海面目标数据集上进行实验，结果表明：与YOLOv5模型相比，改进模型的精确率、召回率、平均精度分别提高了1.2%、1.4%、0.9%，计算量和参数量分别降低了55.8%，54.9%。改进后的YOLOv5模型不仅提高了检测精度和模型性能，还压缩了模型的计算量和参数量，有利于部署在移动设备端。
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