一种基于深度学习的小目标图像识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的小目标图像识别方法，该方法包括下述步骤：获取小目标图像数据，对小目标图像数据进行数据增强；对小目标图像数据进行预处理；将小目标图像数据划分为训练集、验证集和测试集；构建小目标图像识别网络模型，在YOLOv5网络模型加入SimAm模块和SPP模块；基于训练集对小目标图像识别网络模型进行训练，得到训练后的小目标图像识别网络模型；基于测试集对小目标图像识别网络模型进行测试，输出小目标图像识别准确率；基于训练后的小目标图像识别网络模型得到预测的小目标图像识别结果。本发明改进了YOLOv5模型小目标检测能力差的缺点，具有适应性好、准确率高、速度快等优点。