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摘要
针对传统目标检测算法存在对小目标检测的识别精度低和不稳定的问题，提出基于YOLOv5改进的小目标检测算法。基于卷积神经网络加入额外的检测头，采用数据增强策略并更改网络卷积步长，解决了小目标像素低、占比小、易重叠和难以分辨等问题；同时依托真实检测场景制作一个全新的针对飞机检测的卫星影像数据集，该数据集的待检测小目标占比达61%，飞机姿态及场景丰富，有助于客观全面地验证网络精度。将改进后的算法与原始的YOLOv5模型进行对比，结果表明，其平均精确率AP值较原始YOLOv5模型提升约3%。
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