文档名：基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别
摘要：针对合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题,提出了一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法.该方法首先对网络进行重构,加入小目标检测层,改善小目标的漏检问题,提高目标定位精度.其次,在颈部网络中引入极化自注意力机制(polarizedselfattention,PSA),并使用双边特征金字塔结构(bi-directionalfeaturepyramidnetwork,BiFPN)进行多层特征带权融合,提高对飞机目标散射信息的关注度和滤除干扰信息.最后,使用SIoU(SCYLLAintersectionoverunion)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度.利用SAR-AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究,实验结果表明,算法有效提升了飞机目标的检测精度,精确率、召回率、平均精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%.
Abstract：Thisstudyproposesasyntheticapertureradar(SAR)imageaircrafttargetrecognitionalgorithmbasedonimprovedYOLOv5forthesmalltargetandmulti-scaledetectionproblemsinthefine-graineddetectionofaircrafttargetsinsyntheticapertureradarimages.Firstly,asmalltargetdetectionlayerisaddedtosolvetheleakagedetectionproblemofsmalltargetsandimprovethetargetlocalizationaccuracy.Secondly,thepolarizedself-attentionmechanismisintroducedintothenecknetwork,andthebi-directionalfeaturepyramidnetwork(BiFPN)isusedformultilayerfeatureband-weightfusiontoimprovetheattentiontothescatteringinformationofaircrafttargets.Finally,SCYLLAintersectionoverunion(SIoU)isusedasthenetworklossfunctiontoimprovetheconvergencespeed.Inthispaper,theeffectivenessofthealgorithmistestedbyusingtheSAR-AIRcraft1.0dataset,andtheimprovedYOLOv5achieves92.6%recall,84.1%precision,and90.1%mAP@0.5.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhashigherdetectionaccuracythanothermainstreamone-stagealgorithms.
作者：张武 刘秀清 Author：ZhangWu LiuXiuqing
作者单位：中国科学院空天信息创新研究院北京100190;中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049中国科学院空天信息创新研究院北京100190
刊名：国外电子测量技术 ISTIC
Journal：ForeignElectronicMeasurementTechnology
年，卷(期)：2024, 43(6)
分类号：TN957.52
关键词：合成孔径雷达 飞机目标细粒度识别 YOLOv5
Keywords：SAR aircrafttargetfine-grainedrecognition YOLOv5
机标分类号：TP391TN958TP183
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：国家自然科学基金基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别[
期刊论文] 国外电子测量技术--2024, 43(6)张武 刘秀清针对合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题,提出了一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法.该方法首先对网络进行重构,加入小目标检测层,改善小目标的漏...参考文献和引证文献
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