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基于YOLOv5全局注意力和上下文增強(qiáng)的遙感圖像目標(biāo)檢測方法

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摘要：針對(duì)遙感圖像目標(biāo)密集排列，提出一種基于YOLOv5的全局注意力和上下文增強(qiáng)的遙感圖像目標(biāo)檢測算法。首先，在主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet53的尾部將C3模塊替換為Transformer Encoder模塊，利用全局注意力捕獲目標(biāo)和周圍環(huán)境信息；再引入上下文增強(qiáng)模塊，利用不同的分支結(jié)構(gòu)獲得側(cè)重于大、中、小目標(biāo)的特征信息；后處理中將NMS替換為DIoU_NMS，有效去除密集排列目標(biāo)的冗余框，改善檢測效果。（剩余8000字）

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