基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法

针对现有的遥感图像目标检测方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题,提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机目标检测方法。设计了以可辨别特征提取模块为主体的主干网络,用以加强对多尺度飞机目标的特征提取;引入自适应特征增强模块,选择性关注小目标、优化特征信息的传递与信息交互;并设计了特征融合上采样模块对特征图进行上采样操作,用以提升高层语义信息的准确性。在DOTAv1数据集上的检测精度达到了95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法,飞机目标的检测精度提高了3.7%～18%。此外,该方法的检测速度以及模型参数量分别为147 fps和13.4 M,相较于当前主流算法具备较强的竞争力,满足在遥感背景下对飞机目标的实时检测需求。     

改进YOLOv5s的交通多目标检测方法

为了提高交通目标检测的精度和效率,提出一种改进YOLOv5s的交通场景多目标检测方法,在YOLOv5s的主干网络中引入高效的层聚合网络结构来提高模型学习目标特征的能力,引入了通道注意力和空间注意力结合的卷积注意力模块(BAM)机制,进一步提高网络模型的特征提取能力,通过采用α-IoU作为边界框回归损失函数,提高了边界框回归精度。实验结果表明,改进的目标检测模型相较于YOLOv5s原模型在检测精度上提升了2.4%,模型参数量和模型大小分别降低了20.9%和19.1%。实现了在不同时间段准确且高效的检测交通场景的多种目标,保证了实时检测的应用需求。