基于改进YOLOv5的无人机航拍影像小目标检测算法研究

"改进YOLOv5的无人机影像小目标检测算法" 本文旨在解决无人机航拍影像中小目标检测的问题。由于拍摄高度较高，图像中的目标尺度较小，且容易受环境干扰，导致难以被常规目标检测算法检测出来。因此，提高算法对无人机航拍图像中小目标的检测能力成为了目标检测领域一个具有挑战性的研究方向。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在计算机视觉领域中取得了巨大的突破。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，能够实时检测图像中的目标。然而，传统的YOLO算法在检测小目标时存在一定的局限性。 为了解决小目标检测的问题，本文提出了改进YOLOv5的算法模型Drone-YOLO。Drone-YOLO模型通过增加检测分支来提高模型在多尺度下的检测能力，并设计了多层次信息聚合的特征金字塔网络结构，实现跨层次信息的融合。同时，设计了基于多尺度通道注意力机制的特征融合模块，提高对小目标的关注度。 实验结果表明，Drone-YOLO模型较YOLOv5模型在AP50指标上提高了4.91个百分点，推理延时仅需16.78ms。对比其他主流模型，Drone-YOLO模型对于小目标拥有更好的检测效果，能够有效完成无人机航拍影像的小目标检测任务。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了改进YOLOv5的算法模型Drone-YOLO，提高了小目标检测的能力。 2. 设计了多层次信息聚合的特征金字塔网络结构，实现跨层次信息的融合。 3. 设计了基于多尺度通道注意力机制的特征融合模块，提高对小目标的关注度。 本文的研究结果对无人机航拍影像的小目标检测任务具有重要的实践意义。 知识点： 1. 目标检测算法：目标检测是计算机视觉领域中的一个基本问题，旨在检测图像中的目标。 2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：CNN是一种深度学习算法，广泛应用于计算机视觉领域。 3. YOLO算法：YOLO是一种实时目标检测算法，能够实时检测图像中的目标。 4. 小目标检测：小目标检测是目标检测领域中的一个挑战性问题，旨在检测图像中的小目标。 5. 注意力机制：注意力机制是一种机制，旨在提高模型对小目标的关注度。 6. 特征融合：特征融合是一种技术，旨在融合不同层次的信息，提高模型的检测能力。 结论： 本文提出的改进YOLOv5的算法模型Drone-YOLO能够有效检测无人机航拍影像中的小目标，提高了小目标检测的能力。该模型具有重要的实践意义，对于无人机航拍影像的小目标检测任务具有重要的应用价值。