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申请/专利权人：江苏新扬新材料股份有限公司
摘要：本发明公开了目标检测技术领域内的一种基于改进YOLOv5的无人机航拍场景中的目标检测方法，包括：S1、采集无人机航拍图片数据，并进行筛选，对筛选后的无人机航拍图片数据进行预处理和标注，形成航拍数据集；S2、将处理后的数据集根据是否标注进行分类，得到标注数据集和未标注数据集；S3、构建训练网络模型，将注意力机制嵌入原始YOLOv5网络的特征提取模块中，由GAM提取全局和局部特征，然后联合响应特征转移FTP和结构相似性SSIM传递网络的响应特征和背景特征；S4、使用标注好的数据集对改进后的Yolov5‑AMKD模型进行训练，获得检测模型；S5、将待测航拍数据集输入至检测模型，得到检测结果，本发明解决无人机捕获场景中检测精度低、检测效率低、漏检和误检严重等问题。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5的无人机航拍场景中的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集无人机航拍图片数据，并进行筛选，对筛选后的无人机航拍图片数据进行预处理和标注，形成航拍数据集；S2、将处理后的数据集根据是否标注进行分类，得到标注数据集和未标注数据集；S3、构建训练网络模型，将GAM注意力机制嵌入原始YOLOv5网络的特征提取模块中，由GAM提取全局和局部特征，然后联合响应特征转移FTP和结构相似性SSIM传递网络的响应特征和背景特征，得到改进后的Yolov5-AMKD网络模型；S4、使用标注好的数据集对改进后的Yolov5-AMKD模型进行训练，获得检测模型，具体的Yolov5-AMKD网络模型的总体损失由三个部分组成：中间特征损失逻辑蒸馏损失目标检测中常用的类别损失和位置损失总体损失组成如下式所示： S5、将待测航拍数据集输入至检测模型，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏新扬新材料股份有限公司 一种基于改进YOLOv5的无人机航拍场景中的目标检测方法
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