一种基于YOLOv5s的改进装甲目标检测算法

摘要：

针对装甲目标图像背景复杂、目标尺度小等问题,提出一种基于YOLOv5s的装甲目标检测算法.首先在FPN结构中增加一个浅层分支,增强对小目标特征的提取能力;其次通过Focal Loss损失函数来平衡正负样本;再次将CIoU_loss用作边框回归损失函数,用以提升识别精度;最后将ECA注意力模块引入算法中,加强重要特征的表达.实验结果表明,改进算法在自制数据集上AP达到92.9％,相较于原始算法提高了4.2％,能够很好地满足装甲目标检测任务的精度与速度需求.

关键词：装甲目标、YOLOv5s、特征金字塔、ECA注意力模块、Focal_loss

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：73-77