| 基于YOLOv7-RS的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)研究 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1826 K | |
| 標(biāo)簽： 遙感圖像 目標(biāo)檢測(cè) YOLOv7-RS | |
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| 文檔介紹：針對(duì)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中存在的背景復(fù)雜、目標(biāo)特征不明顯、小目標(biāo)排列密集的問(wèn)題，基于YOLOv7算法，提出了一種改進(jìn)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7-RS(YOLOv7-Remote Sensing)，提高了遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)精度。首先，向特征提取網(wǎng)絡(luò)中融合SimAM減少背景噪聲的干擾；其次，提出了D-ELAN網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)遙感目標(biāo)的特征提取能力；再次，利用SIOU損失函數(shù)以提高算法模型的收斂速度；最后，優(yōu)化了正負(fù)樣本分配策略，改善了遙感圖像中小目標(biāo)密集排列時(shí)的漏檢問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv7-RS在NWPU VHR-10和DOTA數(shù)據(jù)集上的mAP達(dá)到95.4%和74.1%，相較于其他主流算法有了明顯提升。 | |
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