计算机应用

作者：李佳东, 张丹普, 范亚琼, 杨剑锋

单位：1.中国航天科工集团第二研究院，北京 100039；2.北京航天长峰股份有限公司 北京航天长峰科技工业集团有限公司，北京 100039

关键词：船舶检测,YOLOv5,注意力机制,空洞卷积,混合深度卷积

基金：国家重点研发计划项目(2020YFC0833406)

针对海上船舶目标检测准确率不高的问题，提出一种基于改进YOLOv5的轻量级船舶目标检测算法YOLOShip。首先将空洞卷积与通道注意力（CA）引入空间金字塔快速池化（SPPF）模块，以融合不同尺度的空间特征细节信息，强化语义信息，提升区分前景与背景的能力；其次将协同注意力与轻量化的混合深度卷积引入特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PAN）结构中，以强化网络中的重要特征，获取含有更多细节信息的特征，并提升模型检测能力及定位精度；然后考虑到数据集中目标分布不均匀及尺度变化相对较小的特点，在修改锚框，减少检测头数量以精简模型的同时进一步提升模型性能；最后，引入更加灵活的多项式损失（PolyLoss）以优化二元交叉熵损失（BCE Loss），提升模型收敛速度及模型精度。在SeaShips数据集上的实验结果表明，相较于YOLOv5s，YOLOShip的精确率、召回率、mAP@0.5与mAP@0.5：0.95分别提升4.2、5.7、4.6和8.5个百分点，能在满足检测速度要求的同时得到更优的检测精度，有效地实现了高速、高精度的船舶检测。

来源：2023年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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