基于遥感影像的海洋目标图像具有多尺度、形状变化大、颜色暗淡、目标边界不清、图像模糊等特点,需要在现有的目标检测算法上进行改进,以满足遥感影像海洋目标检测及分类需要。针对这些问题,在You Only Look Once version 5(YOLOv5)的...基于遥感影像的海洋目标图像具有多尺度、形状变化大、颜色暗淡、目标边界不清、图像模糊等特点,需要在现有的目标检测算法上进行改进,以满足遥感影像海洋目标检测及分类需要。针对这些问题,在You Only Look Once version 5(YOLOv5)的网络架构中引入Selective Kernel Networks(SKNet)注意力模块,提出一种新的SK-YOLOv5网络,增强网络对多尺度复杂海洋目标的特征提取和自适应能力。经对比实验测试,在相同的海洋目标数据集上,改进后的网络比原网络整体检测及分类准确率提升了约9%。展开更多
文摘基于遥感影像的海洋目标图像具有多尺度、形状变化大、颜色暗淡、目标边界不清、图像模糊等特点,需要在现有的目标检测算法上进行改进,以满足遥感影像海洋目标检测及分类需要。针对这些问题,在You Only Look Once version 5(YOLOv5)的网络架构中引入Selective Kernel Networks(SKNet)注意力模块,提出一种新的SK-YOLOv5网络,增强网络对多尺度复杂海洋目标的特征提取和自适应能力。经对比实验测试,在相同的海洋目标数据集上,改进后的网络比原网络整体检测及分类准确率提升了约9%。
