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基于多路径动态卷积的YOLOv5无人机航拍目标检测模型
香港教育大学数学与资讯科技学系;
江苏医药职业学院公共基础学院;
南京农业大学人工智能学院;
东南大学计算机科学工程学院
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宋苏
汪方正
高建安
刘泓森
开通知网号
为了提升无人机航拍影像目标检测的准确率,并实现模型的轻量化,文中对YOLOv5目标检测模型进行了多方面的改进。首先,对YOLOv5的骨干网络进行了优化重组,采用更高效的动态卷积结构和多通道并行处理策略增强特征提取能力和检测精度,并显著减少模型参数量;...
机 构:
香港教育大学数学与资讯科技学系;
江苏医药职业学院公共基础学院;
南京农业大学人工智能学院;
东南大学计算机科学工程学院;
领 域:
航空航天科学与工程;
计算机软件及计算机应用;
关键词:
目标检测;
无人机航拍;
YOLOv5;
模型轻量化;
动态卷积;
解耦检测头;
Focal-EIoU损失函数;
特征提取;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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2025年07期
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