科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了在SAR图像中准确地检测出大范围海域内的舰船等目标，提出了一种基于YOLOv5-Transformer的目标检测算法：YOLOv5-TVC。首先，使用Vo VNet-57替代原有的CSP-Darknet53以增强对小目标特征的敏感性。其次，将CBAM加在neck的多尺度采样层中，实现深层网络中对重要空间和通道的关注。最后，在Bottleneck-Transformer模块内，用自我注意力机制叠加结构来替代提取特征的卷积层，从而优化对目标特征提取的效率。消融实验和对比实验的结果表明，YOLOv5-TVC检测SAR图像目标的精度优于其他YOLO系列算法。
- 单位
