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摘要
针对目前主流算法在遥感图像目标检测任务中对于图像中小目标检测效果较差、易产生漏检误检的问题，提出一种改进YOLOv5的小目标检测算法YOLOv5-FRM。首先在原YOLOv5骨干网络的最后添加坐标注意力机制Coordinate attention(CA)模块替代原SPP模块，之后提出一种改进多尺度空间净化模块，实现了检测头的添加，并融合进原YOLOv5的颈部网络中。最后引入Copy-reduce-paste数据增强方法提高模型训练效果。实验结果表明，该改进算法有效提升了遥感图像小目标的检测精度，降低了误检率与漏检率。
- 出版日期2023
