基于GhostNet和Yolov5的遥感图像目标识别技术优化方案

提升遥感图像目标识别精度及效率是当前研究的焦点。GhostNet和Yolov5作为先进的技术，各具特点。融合这两者，将GhostNet的轻量级和Yolov5的高准确性相结合，实现了遥感图像目标检测的进一步优化。GhostNet在轻量级架构中具备高效率，适用于遥感图像的快速处理。Yolov5则以其在目标检测领域的优越性能而闻名。两者融合，能够在保持轻量级的同时提升目标检测的准确性和鲁棒性。这种融合技术对于遥感图像目标检测领域具有重要意义。未来的研究或许会进一步探索这种融合在不同领域的应用。遥感图像目标检测技术的发展离不开这种前沿技术的不断融合与优化。