基于旋转框回归的YOLOV5遥感图像车辆目标检测
在遥感图像中，检测车辆目标是一个重要的技术研究发展方向。然而，由于目前在遥感图像中车辆目标大多以小占比形式存在和出现，以及目标在遥感图像中的尺寸大小和分布方向的多样性，使得如何实现在遥感图像中车辆精准检测仍然具有挑战性。提出了一种基于旋转框回归的YOLOV5 的遥感图像车辆目标检测方法，主要包括：对损失函数进行改进；设计了一种旋转目标检测方法，提高了网络的检测准确率。使用Google Earth 中的遥感图像进行实验，结果表明，该方法在多朝向目标检测中取得了较好的检测效果。
深度学习 遥感图像 目标检测 YOLOV5
冯素婷 盛智勇 后兴海 田宇 毕福昆
北方工业大学 信息学院,北京 100144 北京联合大学,北京 100000;国网冀北电力有限公司 信息通信分公司,北京 100053
国内会议
重庆
中文
319-322
2022-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）