申请/专利权人：西南科技大学

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876886A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的飞机遥感目标检测模型及方法，所述模型通过以下步骤改进获得：首先，引入注意力机制对YOLOv5模型骨干网络进行改进，加强对不同分辨率飞机的特征提取；然后，使用双向特征金字塔网络替换原始YOLOv5网络中的路径聚合网络，实现飞机目标的多尺度特征融合；最后，使用Alpha‑IoU损失函数替换CIoU损失函数，通过引入参数α并通过调节参数α，提高边界框的预测精度。本发明能够更准确地对遥感图像中的飞机目标进行识别。

主权项：1.一种基于改进YOLOv5的飞机遥感目标检测模型，其特征在于，所述模型通过以下步骤改进获得：首先，引入注意力机制对YOLOv5模型骨干网络进行改进，加强对不同分辨率飞机的特征提取；然后，使用双向特征金字塔网络替换原始YOLOv5网络中的路径聚合网络，实现飞机目标的多尺度特征融合；最后，使用Alpha-IoU损失函数替换CIoU损失函数，通过引入参数α并通过调节参数α，提高边界框的预测精度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南科技大学 基于改进YOLOv5的飞机遥感目标检测模型及方法

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