公开(公告)号：CN116630798A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310553214.0

申请日：2023-05-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张涛 ,  黄柏澄 ,  张增辉 ,  郁文贤

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标检测方法，涉及图像目标检测领域。收集获取包含飞机目标的SAR图像数据集，进行图像数据标注，划分为训练集和测试集；改进YOLOv5模型，搭建新的检测模型，包括输入层、主干网络、Neck网络、Head网络；设置好训练参数对检测模型进行训练，进行性能测试，采取精确度、召回率等评价指标来评估模型目标检测效果。本发明可以改进传统SAR飞机目标检测算法复杂背景下易漏检、虚检飞机的瓶颈，生成的飞机目标检测算法结合使用了引进注意力机制加强关注目标位置信息方法、特征融合方法以及全局信息关注方法，通过改进YOLOv5检测模型的主干网络、颈部结构、输出检测头来进行飞机目标的特征融合，提升飞机目标检测精度。