【摘 要】
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无人机拥有空中视野良好,可监测范围广等优势,被广泛地应用于实际的目标检测任务中,由于无人机距离地面较远,任务中频繁出现小型目标检测效果不佳,虚检率和漏检率较高的情况
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,南京航空航天大学中小型无人机先进技术工信部重点实验室
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无人机拥有空中视野良好,可监测范围广等优势,被广泛地应用于实际的目标检测任务中,由于无人机距离地面较远,任务中频繁出现小型目标检测效果不佳,虚检率和漏检率较高的情况。针对以上问题,提出一种改进的无人机对地小目标识别方法。本文基于YOLOV3卷积神经网络,首先建立一个无人机航拍数据集,并使用维度聚类方法设计合适的锚框,其次将广义交并比应用于网络的坐标损失函数中,替代原本的和方差损失,最后将YOLOV3网络4倍降采样特征图与经过上采样的8倍降采样特征图进行拼接,建立新的4倍降采样的目标检测层。实验结果表明,相
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