改進(jìn)YOLOv5的紅外船舶目標(biāo)檢測算法

摘要： 針對傳統(tǒng)算法依賴于對紅外船舶目標(biāo)與環(huán)境背景的精確分離和信息提取，難以滿足復(fù)雜背景和噪聲等干擾環(huán)境下的船舶目標(biāo)檢測需求，提出一種基于改進(jìn)YOLOv5的紅外船舶目標(biāo)檢測算法。在YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中添加Reasoning層，以一種新的提取圖像區(qū)域間語義關(guān)系來預(yù)測邊界框和類概率的體系結(jié)構(gòu)，提高模型的檢測精度，同時對YOLOv5目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，從而達(dá)到進(jìn)一步提高模型準(zhǔn)確率的...