基于YOLOv5的光学遥感图像舰船目标检测算法

摘要

针对YOLO(you only look once)v5算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标误检率、漏检率较高的情况,提出一种基于YOLOv5改进的光学遥感图像舰船目标检测方法。首先对路径聚合网络结构进行改进,设计语义信息增强模块提取更富语义信息的浅层特征,增强对小目标特征的表达能力;然后使用Swish函数作为激活函数,提高网络对数据非线性特征的表征能力,加快模型的收敛速度;最后针对舰船目标的尺寸特点优化检测端结构,移除大目标检测头以减少推理计算量。测试集上的实验表明,该方法相较改进前将检测精度提高了5.2%且推理时间有所减少,在保证检测实时性的同时增强了模型的小目标辨别能力。