基于YOLOv5改進的紅外目標檢測算法

摘要： 為了解決紅外圖像特征少、對比度不佳導致目標檢測時精度低的問題，采用增加一個額外的預測特征層的方法，以提高原始YOLOv5在紅外圖像中的識別率；通過添加坐標注意力機制，優(yōu)化紅外目標強特征提取，提升檢測準確度；再使用雙向特征金字塔網(wǎng)絡優(yōu)化特征融合，增強模型表達能力，降低冗余計算；最后解決檢測定位差和邊界框回歸任務中樣本不平衡，采用focal-EIOU作為模型的邊界框損失函數(shù)，提高收... （共8頁）