改进YOLOv5网络在遥感图像目标检测中的应用

针对遥感图像目标检测存在的尺度多样化、分布密集、小目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv5网络的遥感图像目标检测的新方法Fca_YOLOv5。该方法引入了频率通道注意力网络,引导模型更加关注信息丰富的特征;将网络输入尺寸优化为1 024,减少了图像缩放带来的影响;采用圆形平滑标签计算角度损失,对船舰目标进行旋转目标检测,进一步提升检测效果。在DOTA遥感图像数据集上进行实验,检测精度最高达到了75.9%,船舰旋转目标检测精度达到了96.1%,并且Fca_YOLOv5s的检测精度比YOLOv5s提高了3.1%。实验结果表明,改进网络对遥感图像中的微小目标具有较好的检测效果,有效提升了遥感图像的检测精度,对实现遥感图像中的微小目标检测具有一定的参考意义。