Recherche sur la technologie de détection d'images par télédétection optique basée sur un YOLOv5s amélioré

Pour remédier au problème des faux positifs et des faux négatifs causés par des scènes complexes et des différences d'échelle importantes dans la technologie de détection d'images par télédétection optique, un algorithme de détection basé sur un YOLOv5s amélioré est proposé. Cet algorithme permet une détection précise des cibles sans sacrifier la vitesse de détection. L'algorithme incorpore le mécanisme d'attention ECA dans le réseau principal d'extraction de caractéristiques pour améliorer la capacité de l'algorithme à extraire les caractéristiques des cibles. Des expériences ont été menées sur des jeux de données nationaux disponibles publiquement. Les résultats montrent que la précision moyenne de l'algorithme amélioré a augmenté de 4,9 %. La précision moyenne pour les avions, les barils de pétrole et les passages supérieurs a respectivement augmenté de 0,4 point de pourcentage, 0,4 point de pourcentage et 19,3 points de pourcentage. Cela améliore efficacement la précision de détection tout en maintenant une vitesse de détection similaire.