yolov遥感小目标检测

YOLOv用于遥感图像中小目标检测的实现与资源
对于遥感图像中的小目标检测，YOLO系列模型因其高效性和实时处理能力而备受关注。为了提高对小型物体识别的效果，在构建基于YOLO架构的小目标检测器时通常会采取特定策略。
数据增强技术
针对遥感影像特点，可以采用多种数据增强方式来增加训练样本多样性并改善模型泛化性能。例如随机裁剪、旋转和平移操作能够有效模拟不同视角下的观测情况[^1]。
特征金字塔网络（FPN）
引入特征金字塔结构有助于捕捉多尺度信息，尤其适合于大小不一的目标检测任务。通过自底向上路径聚合低层高分辨率特征图以及高层语义丰富的表示，从而提升整体表现力。
锚框调整
合理设置锚框尺寸和比例至关重要。考虑到遥感场景下可能存在大量细长形或其他特殊形状的对象实例，应当依据具体应用领域内的统计规律定制化设计先验框参数配置方案。
高质量开源项目推荐

YOLACT: 结合了Mask R-CNN 和 YOLO 的优点，不仅支持常规类别预测还具备像素级分割功能；
NanoDet: 轻量化版本适用于边缘计算设备部署需求；

这些框架均提供了详尽文档说明及示例代码供开发者参考学习，并且部分实现了专门面向航空摄影测量学方向优化过的改进型算法变体。
import torch
from yolov5 import detect # 假设使用YOLOv5作为基础库

if __name__ == '__main__':
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') # 加载本地权重文件
results = model(imgs=['image.jpg']) # 执行推理过程
print(results.pandas().xyxy[0]) # 输出边界框坐标等信息
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