改進的YOLOv5地面軍事目標識別算法

摘要： 針對戰(zhàn)場復(fù)雜背景下地面軍事目標識別算法性能較低的問題，提出一種基于并行注意力機制的PAL-YOLO地面軍事目標識別算法。該算法在自建地面軍事目標數(shù)據(jù)集下，對目標的錨框進行重新聚類；在網(wǎng)絡(luò)的Backbone中加入通道-空間并行注意力機制模塊，提升目標特征提取能力；通過采用Alpha＿IoU對目標識別分類器的損失函數(shù)進行改進，加速模型收斂。結(jié)果表明，改進后的算法在保證模型空間復(fù)雜度...