典型文献
基于改进YOLOv4-tiny的无人机航拍目标检测
文献摘要：
针对无人机航拍图像中存在目标尺寸小、数量多和背景复杂等问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny的无人机航拍目标检测算法.该算法在原有网络的基础上扩大了检测尺度范围,提高对不同尺寸目标的匹配程度,并利用深层语义信息自下而上地与浅层语义信息进行融合以丰富小目标的特征信息.同时引入注意力机制模块,在主干网络后的每个尺度上进行感兴趣区域特征信息的二次筛选,过滤冗余特征信息,保留重要特征信息.在无人机航拍数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提算法在满足实时性的基础上,平均精确率比原网络提高了5.09％,具有较好的综合性能.
文献关键词：
无人机航拍;目标检测;图像处理;YOLOv4-tiny;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
吴靖;韩禄欣;沈英;王舒;黄峰
作者机构：
福州大学机械工程及自动化学院,福州 350000
文献出处：
引用格式：
[1]吴靖;韩禄欣;沈英;王舒;黄峰-.基于改进YOLOv4-tiny的无人机航拍目标检测)[J].电光与控制,2022(12):112-117
A类：
B类：
YOLOv4,tiny,无人机航拍图像,标尺,目标检测算法,检测尺度,不同尺寸,深层语义信息,自下而上,上地,小目标,特征信息,注意力机制模块,主干网络,感兴趣区域,区域特征,二次筛选,冗余特征,航拍数据,精确率
AB值：
0.278701
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