一种基于改进YOLOv5的高清遥感图像检测方法

本发明属于遥感图像检测技术领域，具体为一种基于改进YOLOv5的高清遥感图像检测方法。本发明根据遥感图像目标小、分辨率低的特性，对原始YOLOv5模型中的特征功能融合模块进行改进；包括引入SPD模块扩展模型的感受层，使得模型能够更好地保留细粒度特征，提高图像的表示学习能力；在YOLOV5的特征融合模块中加入注意力机制，使用Cotnet模块替换原有模型结构中的一次上采样模块，让模型能更充分地利用相邻键之间的丰富上下文信息，从而得到更加优化的特征表示；替换YOLOv5中传统的损失函数，并进行消融实验验证；改进后模型的准确率相较于改进前得到有效提升。本发明可广泛应用于城市规划、土地利用、环境检测等领域。