改进 YOLOv3 遥感小目标检测算法

改进 YOLOv3 遥感小目标检测算法

【下载地址】改进YOLOv3遥感小目标检测算法 该项目针对遥感目标检测中YOLOv3算法在小目标检测上的不足，提出了一系列创新性改进。通过引入全局信息注意力机制，优化特征提取网络与特征金字塔结构，结合单尺度Retinex融合特征增强和自适应锚框优化，显著提升了模型对小目标的特征提取能力和检测精度。实验结果表明，改进后的算法在遥感数据集RSOD上表现优异，全类平均精度达到92.5%，较经典YOLOv3算法提升了10.1%。这一成果为遥感图像分析提供了更强大的技术支持，特别适用于小目标检测场景。 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/53885

简介

本文致力于解决遥感目标检测领域中，YOLOv3算法在小目标物体检测上存在的特征表达能力不足和检测效果欠佳的问题。本文提出一种改进的YOLOv3小目标检测算法，旨在提高模型对小目标的特征提取能力及检测精度。

算法改进

1. 全局信息注意力机制：引入全局信息注意力机制，增强模型对小目标的关注程度。
2. 特征提取网络与特征金字塔结构：优化特征提取网络和特征金字塔结构，提升模型在小目标特征提取方面的能力。
3. 单尺度 Retinex 融合特征增强：对数据集进行单尺度Retinex融合特征增强，增强模型对小目标特征的学习效果。
4. 自适应锚框优化：使用自适应锚框优化算法对anchors进行优化，提高anchors与目标的匹配程度。

实验与效果

在遥感数据集RSOD上进行的实验表明，本文提出的改进算法在各类指标上均取得了显著提升。全类平均精度达到92.5%，相较于经典YOLOv3算法提高了10.1%，对小目标的检测效果得到了明显提升。

通过本文的改进，YOLOv3算法在遥感小目标检测领域的能力得到了显著增强，为遥感图像的分析与应用提供了有力支持。

【下载地址】改进YOLOv3遥感小目标检测算法 该项目针对遥感目标检测中YOLOv3算法在小目标检测上的不足，提出了一系列创新性改进。通过引入全局信息注意力机制，优化特征提取网络与特征金字塔结构，结合单尺度Retinex融合特征增强和自适应锚框优化，显著提升了模型对小目标的特征提取能力和检测精度。实验结果表明，改进后的算法在遥感数据集RSOD上表现优异，全类平均精度达到92.5%，较经典YOLOv3算法提升了10.1%。这一成果为遥感图像分析提供了更强大的技术支持，特别适用于小目标检测场景。 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/53885