基于YOLOv7-RS的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:1826 K
標(biāo)簽: 遙感圖像 目標(biāo)檢測(cè) YOLOv7-RS
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文檔介紹:針對(duì)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中存在的背景復(fù)雜、目標(biāo)特征不明顯、小目標(biāo)排列密集的問(wèn)題,基于YOLOv7算法,提出了一種改進(jìn)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7-RS(YOLOv7-Remote Sensing),提高了遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)精度。首先,向特征提取網(wǎng)絡(luò)中融合SimAM減少背景噪聲的干擾;其次,提出了D-ELAN網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)遙感目標(biāo)的特征提取能力;再次,利用SIOU損失函數(shù)以提高算法模型的收斂速度;最后,優(yōu)化了正負(fù)樣本分配策略,改善了遙感圖像中小目標(biāo)密集排列時(shí)的漏檢問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,YOLOv7-RS在NWPU VHR-10和DOTA數(shù)據(jù)集上的mAP達(dá)到95.4%和74.1%,相較于其他主流算法有了明顯提升。
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