一种基于改进YOLOv5的光学遥感图像小目标检测方法

本发明涉及一种基于改进YOLOv5的光学遥感图像小目标检测方法，属于图像处理领域。首先在YOLOv5的基础上增添小目标检测层以及对应的检测头，将模型转变为四头检测模型以提高模型对于小目标的检测性能；其次，在颈部网络中引入特征增强模块MFFM以提高模型提取特征的能力；然后，将颈部网络中部分C3模块替换为融合注意力机制模块CASA，将更多的注意力聚焦于小目标，提高模型对小目标的敏感程度；最后，引入MPDIoU损失函数，加快损失函数收敛速度，提升模型检测性能。本发明能够有效地提高模型对光学遥感图像中小目标的检测性能，降低漏检误检概率。与传统模型相比，本发明在光学遥感图像小目标检测方面具有更好的表现。