典型文献
基于改进YOLOv5的海上弹着点水柱信号检测算法
文献摘要：
海上弹着点水柱信号是评判射击效果的重要依据,因此在进行训练、演习等任务时快速、准确地获取水柱信号检测情况具有重要意义.结合海上水柱信号多尺寸、多形态的特点,对YOLOv5算法进行改进,提出了CAs-YOLOv5s算法.在输入端加入mixup数据增强策略,以线性插值的方式构建新的训练样本和标签,不需占用过多的存储空间就可以丰富样本信息;引入了坐标注意力机制,将位置信息嵌入通道注意力中,增强模型的特征提取能力;同时,将原YOLOv5s算法中空间金字塔池化模块中的池化方式由Maxpool替换为Softpool,保留更多的细粒度特征信息,放大更大强度的特征激活.在目标数据集上的实验结果表明,改进后的CAs-YOLOv5s算法平均准确率提高了4.54％,达到94.75％,速度达到23.51帧/s,在满足实时性要求的情况下可以更好地完成海上弹着点水柱信号的检测任务.
文献关键词：
目标检测;YOLOv5;注意力机制;Softpool;数据增强
中图分类号：
作者姓名：
姬嗣愚;王永生
作者机构：
海军航空大学,山东 烟台 264000;中国人民解放军91475部队,辽宁 葫芦岛 125000
文献出处：
引用格式：
[1]姬嗣愚;王永生-.基于改进YOLOv5的海上弹着点水柱信号检测算法)[J].电光与控制,2022(08):50-56
A类：
Maxpool
B类：
上弹,弹着点,水柱,信号检测,检测算法,射击,演习,取水,上水,多尺寸,多形态,CAs,YOLOv5s,mixup,数据增强策略,线性插值,训练样本,存储空间,坐标注意力机制,位置信息,通道注意力,增强模型,特征提取能力,中空,空间金字塔池化,金字塔池化模块,Softpool,细粒度特征,特征信息,平均准确率,目标检测
AB值：
0.374966
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