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基于YOLOv5的无人机影像中小目标检测算法的改进.pdf

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简介：
本文针对无人机影像中的小目标检测问题，提出了对YOLOv5模型进行优化的方法，以提升其在低分辨率和复杂背景下的识别精度与速度。 近年来，随着无人机技术的发展，由于其轻便快速的特点，在农业、电网巡检及城市监测等领域得到了广泛应用。然而，在无人机拍摄的图像中，目标如行人与自行车等尺寸较小且易受环境影响干扰，导致常规的目标检测算法难以准确识别这些小目标。因此，提升算法在处理无人机航拍影像中小目标检测的能力成为当前计算机视觉领域的一个重要研究方向。近几年来，卷积神经网络（CNN）在此领域的应用取得了显著进展。

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  • 基于YOLOv5的无人机影像中小目标检测算法的改进.pdf
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    本文针对无人机影像中的小目标检测问题，提出了对YOLOv5模型进行优化的方法，以提升其在低分辨率和复杂背景下的识别精度与速度。 近年来，随着无人机技术的发展，由于其轻便快速的特点，在农业、电网巡检及城市监测等领域得到了广泛应用。然而，在无人机拍摄的图像中，目标如行人与自行车等尺寸较小且易受环境影响干扰，导致常规的目标检测算法难以准确识别这些小目标。因此，提升算法在处理无人机航拍影像中小目标检测的能力成为当前计算机视觉领域的一个重要研究方向。近几年来，卷积神经网络（CNN）在此领域的应用取得了显著进展。
     
  • 基于改良YOLOv5算法的无人机遥感图像中车辆检测的研究.pdf
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    本文探讨了对YOLOv5算法进行改进以提高其在无人机遥感图像中检测车辆的能力，并展示了研究结果。适合关注目标检测和无人机应用的技术人员参考。 近年来，在无人机遥感影像车辆检测领域取得了显著进展，研究者们利用先进的计算机视觉技术来提高检测的准确性和效率。YOLOv5算法因其快速处理能力和高精度而成为该领域的热点之一。 本研究基于对YOLOv5算法的研究成果，提出了一种改进版的模型，旨在进一步优化无人机遥感影像中车辆检测的表现。通过调整网络结构、优化损失函数以及采用特定的数据增强技术，我们成功地提升了模型在复杂背景下的性能表现。 具体来说，在原始版本的基础上引入了注意力机制以提高对关键特征的关注度，并且改善了数据预处理流程，包括分辨率的调整和色彩增强等措施，使算法更好地适应从高空拍摄得到的影像特点。此外，研究团队还收集并标注了大量的无人机遥感影像数据集来验证改进模型的有效性。 经过详细的实验分析与比较，结果显示改进后的YOLOv5在检测精度、处理速度等方面均表现出色，并且尤其擅长于复杂背景下的车辆识别任务。这些成果不仅提升了无人机遥感车辆检测的实际应用价值，在城市交通监控、灾害救援和智能农业等领域也提供了强有力的技术支持。 此外，本研究还为其他基于深度学习的遥感影像分析方法探索了新的可能性。未来的研究将进一步优化算法并开发适用于更多场景的方法，以满足不断增长的应用需求和技术挑战。
     
  • 基于TPH-YOLOv5的无人机目标捕获检测方法
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    本研究提出了一种基于TPH-YOLOv5算法的无人机目标捕获检测方法，显著提升了复杂环境下的目标识别精度与效率。 TPH-YOLOv5：一种改进的YOLOv5版本，通过引入基于Transformer的预测头来提高无人机捕获场景中的目标检测性能。此方法在不依赖额外权重的情况下进行优化。
     
  • 基于改进小目标检测头的YOLOv5红外遥感图像检测系统
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    本研究提出了一种针对红外遥感图像的小目标检测方法，通过优化YOLOv5框架中的检测头模块，显著提升了模型在低分辨率条件下识别微小目标的能力。 随着科技的不断进步，红外遥感技术在军事、安防及环境监测等领域得到了广泛应用。由于其独特的优势——能够在夜间或恶劣天气条件下获取目标信息，红外遥感图像对于小目标检测具有重要的应用价值。然而，低对比度和噪声干扰等问题使得这一领域的研究仍然面临诸多挑战。 近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著成就，尤其是在目标检测方面表现突出。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，通过将任务转化为回归问题来同时预测物体的位置与类别信息。由于其快速和高精度的特点，在目标检测领域内获得了广泛关注。 然而，传统的YOLO算法在处理红外遥感图像中的小目标时存在一些局限性。首先，这些图像中小目标通常具有较低的对比度，导致边缘特征不够明显，从而难以实现准确识别；其次，噪声干扰问题较为严重，影响了对物体的有效检测与分类；此外，由于这类场景下的小目标往往呈现多尺度和多方向特性，传统的YOLO算法在处理复杂情况时显得力不从心。因此，在红外遥感图像中小目标的高效检测方面仍需进一步探索改进方法。
     
  • 基于改良YOLOv8的航拍无人机小目标检测模型.pdf
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    本文提出了一种改进版的YOLOv8算法，专门针对航拍无人机在复杂环境中进行小目标检测的任务需求，提升了模型在低分辨率图像中的识别精度和实时性。 为解决当前无人机视角下小目标检测性能低、漏检及误检的问题，本段落提出了一种基于YOLOv8改进的BDS-YOLO（BiFPN-Dual-Small target detection-YOLO）模型。该模型采用RepViTBlock和EMA注意力机制来优化骨干网络中深层的C2f模块，从而增强对小目标特征的提取能力并减少参数量。通过使用BiFPN重构颈部网络，不同层级的特征能够相互融合。在此基础上，构建了双重小目标检测层，结合浅层与最浅层特征以进一步提升模型的小目标检测性能。
     
  • 基于Yolov5的小目标检测方法
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    本研究采用Yolov5框架改进小目标检测算法，提升了模型在处理微小物体时的精度和速度，适用于复杂场景下的精细化识别任务。 关于Yolov5的小目标检测方法可以参考这篇博客文章：https://blog..net/qq_43622870/article/details/124984295，该文详细介绍了不包含YOLO代码的实现过程。 去掉链接后的描述： 关于Yolov5的小目标检测方法可以参考相关文献或教程。这些资源通常会详细介绍如何在没有完整YOLO代码的情况下进行小目标检测的具体步骤和技巧。
     
  • 基于Yolov5的交通标志检测改进方法.pdf
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    本论文提出了一种基于Yolov5的交通标志检测改进方法，通过优化网络结构和引入特定数据增强技术，显著提升了模型在复杂场景下的检测精度与速度。 本段落提出了一种改进的YOLOv5交通标志检测方法。通过优化模型结构、调整超参数以及引入特定的数据增强技术，提高了模型在复杂场景下的识别准确率和鲁棒性。实验结果显示，在多个公开数据集上取得了显著优于原始版本的效果，为实际应用中的交通安全提供了有力的技术支持。
     
  • 基于改进YOLO V3算法的小目标检测方法研究
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    本研究针对小目标检测问题，提出了一种改进的YOLO V3算法，通过优化网络结构和引入注意力机制，显著提升了小目标的识别精度与速度。 为了应对图像中小目标检测率低及虚警率高等问题，本段落提出了一种基于YOLO V3的改进方法，并将其应用于小目标检测任务中。鉴于小目标像素较少且特征不明显的特点，我们对原始网络输出的8倍降采样特征图进行了2倍上采样的处理，并将得到的结果与第2个残差块输出的特征图进行拼接，构建了一个新的4倍降采样的特征融合目标检测层。为了进一步提取更多关于小目标的信息，在Darknet53架构中的第二个残差模块中增加了两个额外的残差单元。 此外，我们采用K-means聚类算法对候选框的数量及其宽高比进行了优化分析。通过在VEDAI数据集上进行实验对比改进后的YOLO V3与原始版本的效果发现，改进模型显著提升了小目标检测的召回率和平均准确率均值，证明了其有效性和优越性。
     
  • 基于YOLOv5的改进算法以提升自动驾驶中微小目标检测性能的研究
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    本研究针对自动驾驶场景下微小目标检测难题，提出了一种基于YOLOv5的改进算法，显著提升了模型在识别小型障碍物时的速度与精度。 本段落介绍了一种改进YOLOv5算法的方法——称为YOLO-Z，旨在提升自动驾驶系统中小物体检测的性能。作者提出了两种解决方案：一、分裂原图；二、优化NMS策略。在这两个方案中，采用了YOLOv5的基本网络架构，并对其进行了一些必要的优化和调整。 在目标检测任务上，实验结果显示，在COCO数据集上的mAP指标方面，YOLO-Z实现了卓越的性能表现，特别是在小物体识别领域有显著提升。该方法的关键创新点在于：提出了一种针对自动驾驶场景中小物体检测进行改进的方法；基于YOLOv5架构进行了优化和调整以提高整体精度；通过分裂原图与改进NMS策略解决了小物体检测及遮挡问题。 这些新措施在实际应用中具有重要的意义，进一步推动了自动驾驶技术的发展。
     
  • 基于YOLOv5算法的飞机目标检测任务实现——YOLOV5.zip
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    本项目采用YOLOv5算法进行飞机目标检测，旨在提高模型在复杂背景下的识别精度与速度。代码及预训练模型详见YOLOV5.zip文件。 基于YOLO算法的飞机目标检测任务的实现——使用YOLOV5进行实施。