一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法

摘要

一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法，深度学习中的目标检测、图像处理技术以及改进YOLOv5算法的幼小红树林单木识别技术，属于林业科学研究中红树林单木目标检测领域。利用开源软件Labe l Img在选取的无人机影像上依次标注目标树，构建红树林单木数据集，选择YOLOv5为基础目标检测模型，依据目标木分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进，使用有效通道注意力机制Eff i c i ent Channe l Attent i on对CSPDarknet53骨干网络进行改进，避免降维和具有跨通道交互作用的同时，增强特征表达能力，并在SPP模块引入SoftPoo l池化操作，保留更多细节特征信息，提高自动化目标检测精度。