基于YOLOv11改進(jìn)的海上小目標(biāo)多光譜特征檢測(cè)方法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>6104 K
標(biāo)簽： YOLOv11 目標(biāo)檢測(cè) 多光譜特征
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文檔介紹：針對(duì)海上環(huán)境復(fù)雜多變，霧霾、強(qiáng)光反射、夜間低照度條件以及海上小目標(biāo)成像特征信息非常有限等問(wèn)題，提出一種基于YOLOv11改進(jìn)的海上多光譜特征小目標(biāo)檢測(cè)方法。通過(guò)雙分支YOLOv11模型的設(shè)計(jì)處理跨模態(tài)數(shù)據(jù)特征融合，并引入全局注意力機(jī)制模塊訓(xùn)練，使改進(jìn)的多光譜圖像小目標(biāo)檢測(cè)模型可以充分利用多光譜特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多光譜圖像中的小目標(biāo)物體正確檢測(cè)和定位，尤其在無(wú)人機(jī)航空拍攝視角下表現(xiàn)優(yōu)異，這種跨模態(tài)融合的方法可顯著提升海上小目標(biāo)檢測(cè)的魯棒性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)模型在VTSaR 數(shù)據(jù)集上mAP@50指標(biāo)能夠達(dá)到 96.5%，較 YOLOv11n 提升 0.4%，可為海上航空無(wú)人搜救小目標(biāo)檢測(cè)提供新的解決思路。
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