针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点,杭州电子科技大学谷雨副教授等提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+,解决了YOLOv5s算法深度宽度不均衡、分类精度不足等问题,有效提高了无人机场景下实时检测的精度,并通过VisDrone和DIOR数据...
结合无人机图像特点和单阶段YOLO 系列算法的实时性和准确性,本文充分利用YOLOv5s 的优势解决了其深度宽度不均衡、分类精度不足等问题,有效提高了无人机场景下小模型实时检测的精度,主要创新点包括以下几点: 1) 为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题,分析了深度模型中模型深度和宽度对于无人机图像...
提出的改进模型具有虚警率低、重叠目标识别率高的特点，适合于无人机图像的目标检测任务。关键词：无人机图像；实时目标检测；YOLOv5sm+ 中图分类号：TP391.41文献标志码：A 陈旭，彭冬亮，谷雨. 基于改进YOLOv5s 的无人机图像实时目标检测[J]. 光电工程，2022，49(3): 210372 Chen X, Peng D L, Gu Y....
无人机图像实时目标检测YOLOv5sm+针对无人机图像背景复杂,分辨率高,目标尺度差异大等特点,提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+.首先,分析了网络宽度和深度对无人机图像检测性能的影响,通过引入可增大感受野的残差空洞卷积模块来提高空间特征的利用率,基于YOLOv5s设计了一种改进的浅层网络YOLOv5sm,以提高无人机图像...
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,国网甘肃省电力公司电力科学研究院申请一项名为“基于改进YOLOv5s的目标检测方法、系统、设备及存储介质”的专利,公开号CN 119251464 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明公开了基于改进YOLOv5s的目标检测方法、系统、设备及存储介质,包括:提供图片数据集,对...
研究目标:解决检测精度不高,遥感图像中小目标的问题和使用耦合检测头会存在回归、分类两个任务之间的冲突问题。 由于遥感数据中成像模糊、目标较小、检测对象数量多,导致检测精度不高,现提出一种新网络:新网络在yolov5s原网络的基础上使用 Mish激活函数代替SiLU激活函数;为解决遥感图像中小目标的问题,采用了对小目标...
将YOLOv5s应用于航拍红外图像目标识别仍面临一些挑战,如红外图像中的目标特征提取、背景干扰、尺度变化等问题。研究基于改进YOLOv5s的航拍红外图像目标识别方法,旨在提高目标识别的准确性和实时性,具有重要的科学研究价值和实践意义。 1.2 相关工作 在计算机视觉领域,目标检测作为核心研究方向之一,近年来得到了广泛的关注...
金融界2024年12月2日消息,国家知识产权局信息显示,国网重庆市电力公司电力科学研究院申请一项名为“基于改进YOLOv5s的储能供电服务舱目标检测方法”的专利,公开号CN 119048816 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的储能供电服务舱目标检测方法,涉及储能供电服务舱目标检测技术领域,...
为了解决无人机航拍图像小目标检测算法检测速度与精度无法兼顾的问题,在Yolov5的基础上,提出了针对于无人机图像小目标检测的Yolov5_GBCS算法。在新的算法中,添加一个额外的检测头,以便增强对小目标的特征融合效果;在主干网络中分别采用GhostConv卷积模块、GhostBottleneckC3模块替换部分Conv模块和C3模块用以提取丰富特征...
本文提出一种改进的YOLOv5s 算法对车辆目标进行检测，使用轻量级MobileNetv3网络对YOLOv5s 的骨干网络进行替换，降低模型的复杂程度，提高实时检测速度。选用开源的UA-DETRAC 数据集进行实验，在进行200次迭代后，改进模型的召回率达到98.8%，精度达到97.9%，检测速度提高了18%。关键词：YOLOv5；MobileNetv3；车辆检测...