典型文献
一种遥感图像车辆检测方法
文献摘要：
针对常用的遥感图像车辆检测方法稳定性和效率较差的问题,本文提出一种改进YOLO-V5遥感图像车辆检测方法.首先,使用群归一化层替换YOLO-V5中的归一化层,消除训练数据大小对模型的影响,降低模型训练对显卡显存的需求,增加模型收敛速度;然后,使软非极大值抑制算法选择车辆目标锚框,可更精确地定位车辆,防止因遮挡漏检车辆.由实验可知:相比原YOLO-V5模型的各类别平均精确度提高了1.53％,帧率提高0.83,表明所提方法稳定性更好、检测效率更高,可应用于遥感图像汽车检测领域.
文献关键词：
遥感图像车辆目标检测;YOLO-V5模型;群归一化层;软非极大值抑制算法
中图分类号：
作者姓名：
马志龙;倪佳忠
作者机构：
杭州天图地理信息技术公司,浙江 杭州310007;浙江省测绘科学技术研究院,浙江 杭州311100
文献出处：
引用格式：
[1]马志龙;倪佳忠-.一种遥感图像车辆检测方法)[J].北京测绘,2022(05):547-551
A类：
群归一化层,软非极大值抑制,软非极大值抑制算法,遥感图像车辆目标检测
B类：
车辆检测,方法稳定性,YOLO,V5,层替换,训练数据,模型训练,显卡,显存,收敛速度,算法选择,锚框,定位车,遮挡,漏检,帧率,检测效率,汽车检测,检测领域
AB值：
0.269027
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