摘要
من منظور الطائرة بدون طيار، نظراً لصغر حجم الأهداف البحرية، وتعقيد الخلفية، وسهولة حدوث معدل تفويت عالي ودقة كشف غير كافية، تم اقتراح خوارزمية كشف للأهداف البحرية الصغيرة المحسنة YOLO11n - SEW-YOLO. أولاً، تم تصميم وحدة عنق الزجاجة لاهتمام القنوات المنقسمة (SCAB) ضمن شبكة العظام لتعزيز قدرة استخراج ميزات الأهداف الصغيرة من خلال استراتيجية تقسيم القنوات وآلية اهتمام الإحداثيات؛ ثانياً، تم تصميم وحدة تعزيز تجميع الهرم المكاني السريع (SPPF_E)، حيث يتم استبدال التجميع ذو النواة الكبيرة بالتجميع ذو النواة الصغيرة في مشاهد الأهداف الصغيرة وتُستخدم آلية الانتباه الفعّالة للقنوات لمعايرة حقول الاستقبال متعددة المقاييس. في نفس الوقت، تم إدخال وظيفة خسارة WIoU بدلاً من CIoU الأصلية، مما يُحسّن دقة انحدار إطار الحدود للأهداف الصغيرة. أخيراً، تم إجراء تجارب إلغاء وتجارب مقارنة على مجموعة بيانات SeaDronesSee العامة. أظهرت النتائج التجريبية أن mAP50 وmAP50-95 لخوارزمية SEW-YOLO قد بلغا 68.1% و40.6%، على التوالي، بزيادة قدرها 2.8 و1.5 نقطة مئوية عن النموذج الأساسي، مع الحفاظ على خصائص خفة وزن النموذج وتحقيق تحسين في دقة الكشف، مما يُثبت فعالية الخوارزمية.
关键词
كشف الأهداف الصغيرة; YOLO11n; خفة وزن; البحث والإنقاذ البحري; صور الطائرات بدون طيار
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website