基于改进YOLOv5的无人机遥感图像检测算法探究  

作　　者：刘华清 王晗 武美辰 

机构地区：[1]辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000

出　　处：《中国新技术新产品》2024年第7期25-27,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：为了提高YOLOv5模型对无人机遥感图像的检测性能,本文进行了研究,该模型的主要问题是对小目标的漏检率和误检率较高。通过理论分析,发现其Anchor机制具有一定的优化空间,改进策略为使用NWD损失函数代替IoU损失函数。在性能仿真阶段,对比了4种基准模型的特点,将YOLOv5s模型与改进后的模型进行对比,对无人机遥感图像进行检测。结果显示,改进后的YOLOv5模型在准确度、召回率、多类别平均精确度方面均优于改进前。

关 键 词：YOLOv5 无人机遥感图像检测算法 Anchor机制改进 网络结构改进 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]