基于YOLO-v5算法的航拍图像小目标检测改进算法

摘要

航拍图像具有数据量大、目标尺度小而分布稠密的特征,且其视角是俯视,不同于普通图像的平视,因此针对普通图像的传统目标检测算法无法适应航拍图像的目标检测任务。针对航拍图像小目标检测,提出了一种基于YOLO-v5的改进算法Small-Tiny-YOLO-v5。首先,按照GhostNet网络结构搭建改进算法的骨干网络;其次,在骨干网络内部加入注意力机制模块;再次,构建了一个针对微小目标的航拍图像数据集。此外,在改进算法训练阶段融合了迁移学习的思想。实验结果表明,所提改进算法的模型参数量远低于原始YOLO算法;精度与速度也优于原始算法,在公开数据集与本文构建的数据集中,精度分别提升了0.009和0.024,速度分别提升了73.735%和58.641%。