改进版Yolov5无人机目标检测算法及其应用

改进版的YOLOv5无人机目标检测算法在2020年由Ultralytics公司发布。这个开源算法具有高精度和快速的特点，尤其适用于无人机设备。最新版本的YOLOv5n模型是最小且速度最快的，模型大小只有1.9M。在无人机城市巡检目标检测的应用场景中，对于速度的要求很高，因此对YOLOv5n算法进行了优化和改进。改进版的YOLOv5n算法由输入端、主干网络、特征融合以及目标位置与类别预测层四部分组成。在数据预处理阶段，采用Mosaic数据增强方法，将四张随机选取的图片拼接在一起，以增加数据量和改善算法的性能。另外，引入BoT模块以提高网络在处理无人机图像时的检测精度与速度。在特征融合网络中，采用CBAM注意力机制来增强对小目标的特征提取，并降低背景对小目标的干扰。同时，引入解耦头以提升目标检测的准确性和稳定性。