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题名改进YOLOv4的遥感图像目标检测算法
被引量：6
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作者
闵锋
况永刚
毛一新
彭伟明
郝琳琳
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机构
武汉工程大学计算机科学与工程学院
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期396-404,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62171328)。
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文摘
为有效解决遥感图像目标检测算法在复杂背景下的检测效果不佳的问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。设计一种跨阶段残差结构,替换原主干网络的简单残差结构,降低模型参数量和计算负担;引入CBAM注意力机制,加强CSP模块间有效特征交互;使用跨阶段分层卷积模块重构特征融合阶段对深层特征图的处理方式,防止网络退化和梯度消失;采用Mish激活函数,增强融合网络对非线性特征的提取能力。在RSOD、DIOR数据集上的实验结果表明,改进YOLOv4算法的测试mAP相比原YOLOv4算法分别高出4.5%、7.3%,其检测速度分别达到48 fps、45 fps,在保证实时性的同时检测精度有较大提升。
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关键词
遥感图像
目标检测
跨阶段残差结构
特征交互
跨阶段分层卷积模块
激活函数
非线性特征
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Keywords
remote sensing image
target detection
cross-stage residual structure
feature interaction
cross-stage hierarchical convolution module
activation function
nonlinear features
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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