基于YOLOv5s改进的无人机航拍图像车辆检测模型

针对无人机航拍图像车辆检测任务中存在车辆遮挡严重、小尺度目标多、背景信息复杂、误检漏检情况严重等问题,提出一种基于YOLOv5改进的车辆目标检测模型。首先,增加一个小目标特征检测层,增强对浅层特征图中有效位置特征信息的复提取,从而缓解因深层卷积导致密集小目标特征信息的缺失问题。其次,在Neck中使用GSConv卷积和VOVGSCSP模块,对模型进行轻量化同时提高检测精度。再次,使用Mish作为全局激活函数,提高特征信息在深层网络中的传播和表达能力。然后,为了模型对检测目标的定位精度,使用EIoU作为回归框定位损失。最后,在Backbone中引入Transformer模块,增强模型感受野,提高对关键点信息的提取能力,增强模型抗干扰能力。实验结果表明,最终改进模型的平均检测精度(mAP)达到了83.8%,比原始YOLOv5s模型提高了5.5%,对小目标检测精度明显得到提升。