10.19789/j.1004-9398.2023.05.005
融合多尺度注意力和分离解耦头的红外弱小目标检测算法
目前红外弱小目标检测技术广泛应用于预警系统、精确制导、海域监视等军事领域.针对红外弱小目标包含纹理或形状信息有限、传统算法存在较多误检和漏检等问题,以YOLOv5s模型为基础,引入动态小目标数据增强策略、改进网络结构和损失函数,提升模型对于红外弱小目标的检测效果.该方法在红外弱小目标数据集中平均检测精度达到69.2%,参数量为1.64×106,浮点计算量为13.5×109,实验结果表明,该模型能够有效检测复杂背景下的红外弱小目标,具有一定的工程实践价值.
目标检测、红外弱小目标、YOLOv5s
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TN251;TP391.4(光电子技术、激光技术)
2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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