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改进的YOLOv5地面军事目标识别算法
被引量:
1
1
作者
刘康
宋晓茹
+1 位作者
高嵩
陈超波
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第11期58-66,共9页
针对战场复杂背景下地面军事目标识别算法性能较低的问题,提出一种基于并行注意力机制的PAL-YOLO地面军事目标识别算法。该算法在自建地面军事目标数据集下,对目标的锚框进行重新聚类;在网络的Backbone中加入通道-空间并行注意力机制模...
针对战场复杂背景下地面军事目标识别算法性能较低的问题,提出一种基于并行注意力机制的PAL-YOLO地面军事目标识别算法。该算法在自建地面军事目标数据集下,对目标的锚框进行重新聚类;在网络的Backbone中加入通道-空间并行注意力机制模块,提升目标特征提取能力;通过采用Alpha_IoU对目标识别分类器的损失函数进行改进,加速模型收敛。结果表明,改进后的算法在保证模型空间复杂度的同时,mAP值提升了6.4%,FPS提升6%。
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关键词
目标识别
pal-yolo
注意力机制
Alpha-IoU
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职称材料
题名
改进的YOLOv5地面军事目标识别算法
被引量:
1
1
作者
刘康
宋晓茹
高嵩
陈超波
机构
西安工业大学电子信息工程学院
机电动态控制重点实验室
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第11期58-66,共9页
基金
机电动态控制重点实验室开放课题基金(6142601200301)
陕西省重点研发计划项目(2021GY-287)。
文摘
针对战场复杂背景下地面军事目标识别算法性能较低的问题,提出一种基于并行注意力机制的PAL-YOLO地面军事目标识别算法。该算法在自建地面军事目标数据集下,对目标的锚框进行重新聚类;在网络的Backbone中加入通道-空间并行注意力机制模块,提升目标特征提取能力;通过采用Alpha_IoU对目标识别分类器的损失函数进行改进,加速模型收敛。结果表明,改进后的算法在保证模型空间复杂度的同时,mAP值提升了6.4%,FPS提升6%。
关键词
目标识别
pal-yolo
注意力机制
Alpha-IoU
Keywords
target recognition
pal-yolo
attention mechanism
Alpha-IoU
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的YOLOv5地面军事目标识别算法
刘康
宋晓茹
高嵩
陈超波
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023
1
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