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申请/专利权人：大连理工大学;大连维视科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于yolov5的遥感图像检测方法、装置及存储介质。方法包括：S1、获取统一尺寸的遥感图像构成遥感图像数据集，获取每幅遥感图像的检测目标标注结果图像，从而获得遥感图像样本集，所述遥感图像样本集中的样本包括遥感图像和与遥感图像匹配的检测目标标注结果图像；对所述遥感图像样本集中的样本按照预设比例随机划分为训练集和测试集；S2、基于训练集和测试集中的样本数据对改进的yolov5模型的进行模型训练，所述改进的yolov5模型包括特征提取模块、CBAM模块、特征融合模块以及分类输出模块；S3、基于训练完成的改进的yolov5模型对遥感图像进行目标检测。本发明采用改进的yolov5模型能够更好的实现特征融合，给出精准的检测分类结果。

主权项：1.一种基于yolov5的遥感图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取统一尺寸的遥感图像构成遥感图像数据集，获取每幅遥感图像的检测目标标注结果图像，从而获得遥感图像样本集，所述遥感图像样本集中的样本包括遥感图像和与遥感图像匹配的检测目标标注结果图像；对所述遥感图像样本集中的样本按照预设比例随机划分为训练集和测试集；S2、基于训练集和测试集中的样本数据对改进的yolov5模型的进行模型训练，所述改进的yolov5模型包括特征提取模块、CBAM模块、特征融合模块以及分类输出模块，所述改进的yolov5模型被设置为：在yolov5模型主干网络的BottleNeckCSP后增加注意力模块，所述注意力模块包括空间注意力子模块和通道注意力子模块，所述空间注意力子模块用于在空间维度实现注意力引导，所述通道注意力子模块用于在通道维度实现注意力引导，将yolov5模型中的PANet模块替换为特征融合模块，所述特征融合模块用于通过先向下卷积并池化的操作进行特征融合，并且再将得到的特征从下至上进行卷积核上采样操作进一步实现特征融合；S3、基于训练完成的改进的yolov5模型对遥感图像进行目标检测。

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