基于改進(jìn)YOLOv5的Video SAR動目標(biāo)檢測算法

打開文本圖片集

摘  要：視頻合成孔徑雷達(dá)圖像中動目標(biāo)陰影可反映其真實(shí)位置，針對目前利用深度學(xué)習(xí)檢測陰影的方法來檢測動目標(biāo)存在檢測概率低和虛警等問題，提出一種改進(jìn)的YOLOv5模型。該算法以YOLOv5框架為基礎(chǔ)，一方面添加小目標(biāo)檢測層、引入兼顧通道和空間的三維注意力機(jī)制，并調(diào)整損失函數(shù)計(jì)算方法為最小點(diǎn)距交并比方法，來提升網(wǎng)絡(luò)對動目標(biāo)陰影的感知能力;另一方面增加道路提取作為判定條件，來降低道路外側(cè)靜止物體陰影對檢測動目標(biāo)陰影的干擾。（剩余11404字）