基于改进YOLOv5的遥感图像旋转框目标检测

针对遥感图像由于具有背景复杂和目标方向多变、尺度变化剧烈的特性导致目标检测精度较低的问题,文中提出了一种基于瓶颈注意力的遥感图像目标检测算法R-YOLOv5。该算法通过主干特征提取网络、瓶颈注意力、旋转框和损失函数的改进来加强网络对关键目标的特征提取能力,并在训练阶段采用了Mosaic和Mixup的TTA数据增强策略来弱化遥感图像复杂的背景信息对检测的影响。实验结果表明,R-YOLOv5的mAP达到了94.7%,与原始YOLOv5相比,提高了14.1%,可以有效提高遥感图像目标检测精度。