基于改进的YOLOv5的航拍图像中小目标检测算法

摘要

目前基于无人机航拍的目标检测技术广泛应用于军事和民用领域,但因其存在成像距离远、高空拍摄图像模糊和目标信息占比小等问题,目标检测准确率不高。针对这一问题,提出一种基于YOLOv5的改进算法。该算法首先在数据增强方面对原始图像进行加雾处理,提高其在雾天的鲁棒性;其次通过融合CBAM模块,来增强不同通道和空间的重要性;再者将原算法中的SPP更换为ASPP,以减小池化操作对特征信息的影响;最后在FPN结构中增加一层检测头,用于更细粒度的检测目标。以YOLOv5s为Baseline,实验表明,改进后的算法比原算法的mAP_0.5提高了6.9%,可以有效应用于航拍小目标的检测。