针对复杂背景下低分辨率舰船目标的改进YOLOv7算法

针对舰船图像目标检测中对于复杂背景下低分辨率目标检测易受干扰、检测精度低的问题,提出一种改进的YOLOv7算法用于识别舰船目标。主要在3个方面对算法进行改进,分别为:在舰船目标数据集中使用K-means++算法进行锚框聚类,得到更适合舰船检测任务的的锚框信息;改进损失函数,使用EIOU损失代替CIOU损失,使用与ɑ-Balanced结合的Focal loss代替标准交叉熵损失;改进网络结构,增加SPD-Conv模块,提升对于低分辨率目标的检测效果。实验结果表明,改进后的YOLOv7算法与原始的YOLOv7算法相比,精度提升了4.22个百分点,召回率提升了2.68个百分点,mAP@0.5提升了4.3个百分点,检测速度提升了2帧/s,对舰船目标达到了良好的检测效果。