改进YOLOv5的航拍图像识别算法

作者：张麒麟; 林清平; 肖蕾^*

来源：长江信息通信, 2021, 34(03): 73-76.

• 深度学习
• 目标识别
• 航拍图像识别
• YOLOv5

航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域,因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处理层来提高目标检测效果。实验结果表明,在相同训练条件下,改进后的YOLOv5算法对大多数种类的目标检测准确率都有所提升,平均精确率提高了17%,平均召回率提高了2%, m AP@0.5达到了70.4%,比原始模型提升了6.1%。

• 单位
  中国人民解放军空军预警学院