基于改进yolov5的遥感图像目标检测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
基于改进yolov5的遥感图像目标检测方法
申请号:
CN202510400944
申请日期:
2025-04-01
公开号:
CN120375182A
公开日期:
2025-07-25
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了基于改进yolov5的遥感图像目标检测方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、收集包含目标物体的遥感图像构建数据集,并进行预处理,转换成能够训练的yolo格式数据集,并划分数据集与测试集;步骤2、构建改进yolov5网络模型,确定各模块结构与相应功能,更新模型配置;步骤3、训练改进yolov5的网络模型;步骤4、利用训练好的改进yolov5模型对测试集进行测试,最终得到目标图像。本发明解决了现有技术中存在的对不同大小目标的检测和识别能力差的问题。
技术关键词
特征提取模块
融合语义信息
图片
空间金字塔池化
模块结构
特征金字塔网络
通道注意力机制
遥感图像数据
输出特征
卷积功能
尺寸
上下文特征
文件夹
分支