一种面向遥感目标检测的改进YOLOv4算法

• 作者: 黄海新 唐学多
• 来源期刊: 电子世界
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 探索与观察
• 页码范围: 34-35
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

随着遥感影像获取技术的不断发展,遥感飞机的机型及位置检测成为检测重点.然而,由于其复杂的背景,不同的空间分辨率,姿态和光照变化复杂,导致检测精度不高.此外,本研究中遥感飞机的类内和类间方差都较大,给机型的识别增加了难度.为了提高算法对遥感影像目标的检测精度,本文提出一种基于YOLv4和Triple Loss的目标检测算法,首先运用Sobel算子和Mosaic对数据集扩充和增强;其次,用Triple Loss代替原有的分类损失函数来提高分类精度,最后通过实验验证本算法的有效性和准确性.结果表明本算法在MTARSI数据集上检测率mAP达到90.07％,与其他先进的机型识别算法对比,本文算法有效提升了遥感飞机的检测准确率.