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公开(公告)号：CN119741595A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411641332.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于遥感图像检测技术领域，具体为一种基于改进YOLOv5的高清遥感图像检测方法。本发明根据遥感图像目标小、分辨率低的特性，对原始YOLOv5模型中的特征功能融合模块进行改进；包括引入SPD模块扩展模型的感受层，使得模型能够更好地保留细粒度特征，提高图像的表示学习能力；在YOLOV5的特征融合模块中加入注意力机制，使用Cotnet模块替换原有模型结构中的一次上采样模块，让模型能更充分地利用相邻键之间的丰富上下文信息，从而得到更加优化的特征表示；替换YOLOv5中传统的损失函数，并进行消融实验验证；改进后模型的准确率相较于改进前得到有效提升。本发明可广泛应用于城市规划、土地利用、环境检测等领域。
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