| 改进YOLOv3遥感小目标检测算法 |
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| 引用本文： | 许成林,黄宇博,赵舵.改进YOLOv3遥感小目标检测算法[J].计算机系统应用,2023,32(7):179-187. |
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| 作者姓名： | 许成林 黄宇博 赵舵 |
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| 作者单位： | 西南交通大学, 成都 611756 |
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| 摘 要： | 针对目前在遥感目标检测领域广泛使用的YOLOv3算法存在对小目标物体的特征表达能力不足,检测效果不好的问题,本文提出一种改进的YOLOv3小目标检测算法.首先,引入全局信息注意力机制并改进特征提取网络和特征金字塔结构,提高模型小目标特征提取能力和检测能力;其次,对数据集进行单尺度Retinex融合特征增强,提高模型对小目标特征的学习效果;最后,使用自适应锚框优化算法对anchors进行优化,提高anchors和目标的匹配程度.选用遥感数据集RSOD进行实验,本文算法的全类平均精度为92.5%,相比经典YOLOv3算法,提高10.1%,对遥感小目标的检测效果得到明显提升.
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| 关 键 词： | 小目标检测 YOLOv3 特征增强 锚框优化 深度学习 |
| 收稿时间： | 2023/1/5 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/2/3 0:00:00 |
Improved YOLOv3 Algorithm for Remote Sensing Detection of Small Targets |
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| XU Cheng-Lin,HUANG Yu-Bo,ZHAO Duo.Improved YOLOv3 Algorithm for Remote Sensing Detection of Small Targets[J].Computer Systems& Applications,2023,32(7):179-187. |
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| Authors: | XU Cheng-Lin HUANG Yu-Bo ZHAO Duo |
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| Affiliation: | Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | small target detection YOLOv3 feature enhancement anchor optimization deep learning |
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