目标检测论文解读复现之六:基于YOLOv5的遥感图像舰船的检测方法
目标检测论文解读复现
文章目录
- 目标检测论文解读复现
- 前言
- 一、摘要
- 二、网络模型及核心创新点
- 三、应用数据集
- 四、实验效果
- 五、实验结论
- 六、投稿期刊介绍
前言
此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。
一、摘要
利用遥感图像对海面上舰船进行监控已成为目前研究的热点,为了解决传统舰船检测需人工选择特征、耗时耗力、原始YOLO算法对密集分布小目标检测精度不高的缺陷,提出了一种基于YOLOv5的遥感图像舰船检测方法,使用kaggle平台提供的遥感数据集,在Pytorch框架上训练,损失函数设计为CIOU-LESS,目标框的选择使用DIOU_NIMS算法,使被遮挡、重叠的目标检测效果增强。经实验对比,此目标检测模型对被遮挡、排列密集的舰船的检测精度优于其他模型,其平均检测精度由原始的88.75%提升到91.27%。
二、网络模型及核心创新点
创新点:
1)损失函数
2)使用DIOU_NMS
YOLOv5中对于预测框的筛选采用NMS,本文使用DIOU_NMS,能提高对被重叠、被遮挡的目标的检测精度。
部分代码如下:
c = x[:, 5:6] * (0 if agnostic else max_wh) # classesboxes, scores = x[:, :4] + c, x[:, 4] # boxes (offset by class), scores#i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) # NMSi = NMS(boxes, scores, iou_thres, DIoU=True)
三、应用数据集
本文的实验数据集主要采用的是Kaggle平台上公开的舰船图像数据集,数据集中包含海峡、港口、海面等背景下的图像,也包含云雾、雨雪等气候环境干扰的图像。为了确保数据集的海量与复杂性,对其进行旋转扩充数后共计2000张图像,送到网络中学习。选取部分数据部分样本数据集如图所示。
四、实验效果
1.对YOLOv5的损失函数及预测框的筛选函数进行优化,改进后的检测结果如所示。
2.与Faster R-CNN、YOLOV4、YOLOv5s、模型在相同的测试集进行实验对比,不同模型的检测性能如下表所示。
五、实验结论
本文将YOLOv5目标检测网络模型应用到遥感图像舰船检测领域,并对网络的损失函数、预测框的筛选函数进行了改进,经实验证明,与深度学习传统的算法和其他的YOLO系列目标检测算法对比,改进的算法有效地提高了遥感图像中密集分布、被遮挡、重叠的舰船检测精度,较原算法的召回率提高了2.48%,准确率提高了2.74%。
六、投稿期刊介绍
注:论文原文出自张宏群(1、2、3)勇苗(1)郭玲玲(4)金云飞(4)陈 檑(1)(1.南京信息工程大学南京210044;2.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044;3.南京信息工程大学滨江学院无锡214105;4.上海卫星工程研究所上海201100)
解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注下面公众号,私信我。
目标检测论文解读复现之六:基于YOLOv5的遥感图像舰船的检测方法相关推荐
- 目标检测论文解读复现之一:基于改进YOLOv5的整车原木数量检测方法——TWD-YOLOv5(代码已复现)
目标检测论文解读复现 文章目录 目标检测论文解读复现 前言 一.摘要 二.网络模型及核心创新点 三.应用数据集 四.实验效果 五.投稿期刊介绍 前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景, ...
- 目标检测论文解读复现之五:改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测
目标检测论文解读复现 文章目录 目标检测论文解读复现 前言 一.摘要 二.网络模型及核心创新点 三.应用数据集 四.实验效果(部分展示) 五.实验结论 六.投稿期刊介绍 前言 此前出了目标改进算法专栏 ...
- 目标检测论文解读复现之十五:基于YOLOv5的光学遥感图像舰船 目标检测算法
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
- 目标检测论文解读复现之十一:基于特征融合与注意力的遥感图像小目标检测
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
- 【目标检测论文解读复现NO.27】基于改进YOLOv5的螺纹钢表面缺陷检测
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
- 目标检测论文解读复现之十六:基于改进YOLOv5的小目标检测算法
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
- 目标检测论文解读复现【NO.24】改进 YOLOv5s 的轨道障碍物检测模型轻量化研究
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
- 【目标检测论文解读复现NO.25】基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
- 目标检测论文解读复现之十八:基于注意力机制的光线昏暗条件下口罩佩戴检测
前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮 ...
最新文章
- 编写运行tomcat后出现中文乱码的情况
- 网站seo优化相关性需要了解哪三方面内容?
- php程序计算偶数和,php怎么编写计算双数的和
- 软件工程概论_课堂测试
- 字符串转换成ascii码
- JFreeChart(二)之饼图
- 远程连接SQL Server (转)
- 属性,初始化,类别,协议
- MySQL数据表类型及文件结构
- intelliJ idea代码折叠
- 第02章:字符串是否包含
- 极客时间《Java并发编程实战》----Java线程
- iOS 屏幕旋转的实践解析
- Java方法的重载和重写
- 淘宝京东的6位数字支付密码实现
- 中文 APB Artist Sessions Presents- SHAUN BARRETT
- Pandas学习-Task05
- oracle双活什么意思,什么是双活数据中心
- docker redis安装使用
- JZOJ1383. 奇怪的问题 (2017.8B组)
热门文章
- STL之string用法详解
- linux上u盘怎么加密,linux使用luks加密硬盘或u盘
- linux执行sh脚本报错的解决办法
- 基于javaweb的高校运动会管理系统(java+ssm+jsp+js+jquery+mysql)
- Learn Computer Vision-计算机视觉学习
- 网站都变成灰色的了,代码是怎么实现的呢?
- 元数据管理-技术元数据解决方案
- C语言拼图游戏——Windows下基于EasyX且支持鼠标与键盘操作
- 困扰?什么是面向对象什么是面向过程
- android10.0(Q) AOSP 增加应用锁功能