基于注意力机制的YOLOv5算法在跑道异物检测中的应用

机场跑道异物严重影响飞行安全，针对现有算法对小目标存在误检、漏检等问题，提出一种改进的YOLOv5算法对机场跑道异物进行检测。在YOLOv5的主干网络中添加有效通道注意力（ECA）模块，通过少量参数的增加带来明显的性能增益。将颈部网络中原特征金字塔模块替换为加权双向特征金字塔（BiFPN）网络，实现双向跨尺度连接和加权特征融合。采用EIoU Loss作为损失函数，加快了收敛速度。在FOD-A数据集上的实验表明，改进后的YOLOv5模型均值平均精度（mAP@0.5）指标达到了97.4%，相比于原模型提高了1.6个百分点。