基于改进YOLOv5针对舰船识别的算法研究

由于舰船在海面上距离岸边较远时,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)所进行的图像会比较小,对船舰测量也较为困难,会产生漏检的情形。为了进一步提高测量准确度,提供了一个可以改进YOLOv5识别SAR舰船图像的新测量方法。方案介绍了注意力机制模型和改进非极大值抑制模式,并使用了自己的目标数据集中进行了训练试验,在对船舰标记时,使原正矩形框变成了平行四边形,对标记的精度更加准确。在进行了海面目标的集中训练后进行了测试,结论:与原YOLOv5模型比较,改进的YOLOv5模型的准确率、召回成功率、平均准确率分别增加了2.3%、4.8%、2.5%,提升了船舶检测和识别的整体效果,证实了改进YOLOv5算法检测的可行性。