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基于改进YOLOv3-Tiny的遥感舰船小目标检测方法

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遥感图像中各类舰船小目标检测存在检测难度大、检测精确度低等问题,因此提出一种基于改进YOLOv3-Tiny的遥感舰船小目标检测方法.先对训练数据进行Mosaic数据增强,丰富小尺度样本数据集,解决遥感图像小目标检测泛化能力低的问题,再在特征提取网络中加入混合域注意力机制CBAM,强化小目标的特征提取,提高对遥感舰船小目标的检测能力.实验结果表明,改进后的方法能够更加准确、快速地对遥感舰船小目标进行检测,显著提高了检测的准确率和召回率.
Small target detection of remote sensing ship based on improved YOLOv3-Tiny algorithm

王欣、江涛、马珍、魏玉梅

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云南民族大学数学与计算机科学学院,云南 昆明 650500

遥感图像 YOLOv3-Tiny 小目标检测 CBAM 数据增强

国家自然科学基金

61363022

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.03.026

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(3)
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