基于Y0L0v5改进的遥感图像小目标检测技术研
究
目录
基于Y0L0v5改进的遥感图像小目标检测技术研究（1）3
1.文概括3
1.1研究背景与意义4
1.2国内外研究现状5
1.3研究内容与方法6
2.相关理论与技术基础7
2.1遥感图像处理基础9
2.2目标检测算法概述10
2.3YOLOv5模型原理11
3.基于YOLOv5的目标检测模型改进12
3.1模型架构调整13
3.2损失函数优化14
3.3数据增强策略16
4.实验设计与结果分析24
4.1数据集准备与标注24
4.2实验环境搭建25
4.3实验结果对比分析26
5,结论与展望28
5.1研究成果总结29
5.2存在问题与不足30
5.3未来研究方向31
基于YOLOv5改进的遥感图像小目标检测技术研究（2）32
1.内容概述33
1.1研究背景与意义34
1.2国内外研究现状34
1.3研究内容与方法36
2.YOLOv5模型概述37
2.1YOLOv5算法原理38
2.2Y0L0v5模型结构41
2.3YOLOv5模型训练与应用43
3.遥感图像小目标检测挑战44
3.1遥感图像特点分析44
3.2小目标检测难点剖析47
3.3先进技术与应用对比48
4.基于YOLOv5的遥感图像小目标检测改进策略50
4.1网络结构优化51
4.2损失函数改进54
4.3数据增强策略55
5.实验设计与结果分析56
5.1实验环境搭建57
5.2实验数据集选取与标注58
5.3实验过程与结果对比59
6,结论与展望61
6.1研究成果总结62
6.2存在问题与不足分析63
6.3未来研究方向展望64
基于Y0L0v5改进的遥感图像小目标检测技术研究（1）
1.文概括
本文旨在深入研究并阐述基于Y0L0v5的遥感内容像小目标检测技术优化方案。
随着遥感技术的飞速发展与应用领域的不断拓展，对遥感内容像中微小目标的精准识别
提出了更高要求。Y0L0v5作为当前主流的目标检测算法之一，在速度与精度方面展现
出显著优势，但其在小目标检测任务上仍存在识别率不高、误检率较高等问题。为解决
这些挑战，本研究通过引入多种改进策略，对Y0L0v5算法进行优化，以提升其在遥感
内容像小目标检测任务中的性能。文首先分析了遥感内容像小目标检测的背景与意义,
接着详细介绍了Y0L0v5算法的基本原理及其在遥感内容像检测中的应用现状，随后提
出了具体的改进方法，并通过实验验证了改进算法的有效性。通过本次研究，期望为遥
感内容像小目标检测领域提供新的技术思路与解决方案，推动相关技术的进一步发展与
应用。以下是本研究的核心内容与技术路线表：
④核心内容与技术路线表
研究阶
主要内容技术路线
段
背景分
遥感内容像小目标检测的意义与挑战文献综述、应用场景分析
析
算法基Y0L0V5算法原理及其在遥感内容像检测
算法原理介绍、现有应用案例分析
础中的应用现状
改进方提出基于多尺度特征融合与注意力机制特征融合技术、注意力机制设计、
法的Y0L0V5改进算法算法优化与实现
实验验通过仿真实验与实际遥感内容像数据验数据集构建、实验环境配置、性能
证证改进算法的有效性对比分析
结论与
总结研究成果，提出未来研究方向研究结论、技术展望
展望
通