首页|基于改进YOLOv7的机载红外弱小目标检测算法

基于改进YOLOv7的机载红外弱小目标检测算法

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
随着现代化战争的技术升级,机载红外探测领域对更快更远更准地发现目标的需求日益强烈.为满足机载环境下对红外弱小目标高精度高帧率的检测,本文提出了一种基于YOLOv7改进的目标检测算法,以YOLOv7目标检测算法为基础,进行了修改网络结构和加深卷积层数来使特征提取更多的小目标信息特征;并对骨干网络获取的特征层引入注意力机制来提高神经网络对小目标的感知能力以及提高小目标所在区域的权重占比;使用EIOU损失函数替换原本的CIOU损失函数,提高了收敛速度和定位精度.实验结果表明,相较于原算法YOLOv7,在极小损失帧率的情况下,改进后的算法mAP可以达到98.49％,相较原始算法提升了1.24％,有助于提升对机载红外弱小目标的检测准确率.
Airborne infrared dim target detection algorithm based on improved YOLOv7

airborne infrared detectionYOLOv7attention mechanismEIOU loss function

张子林、喻松林、王戈、刘彤

展开 >

华北光电技术研究所,北京100015

机载红外探测 YOLOv7 注意力机制 EIOU损失函数

2024

10.3969/j.issn.1001-5078.2024.01.012

激光与红外
华北光电技术研究所

激光与红外

CSTPCD北大核心
影响因子：0.723
ISSN：1001-5078
年,卷(期)：2024.54(1)
  • 14