您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于改进YOLOv5s的航拍目标检测算法
图形图像处理 | 更新时间:2025-04-10
    • 基于改进YOLOv5s的航拍目标检测算法

    • Aerospace Object Detection Algorithm Based on Enhanced YOLOv5s Model

    • “在航拍图像目标检测领域,YOLO-SC2算法通过改进网络结构和损失函数,提升了小目标检测精度,为解决航拍图像检测问题提供新方案。”
    • 软件导刊   2025年24卷第3期 页码:193-199
    • DOI:10.11907/rjdk.241122    

      中图分类号: TP391.41
    • 收稿日期:2024-03-19,

      纸质出版日期:2025-03-15

    移动端阅览

  • 卢逸霏,林凯鑫,邹文文等.基于改进YOLOv5s的航拍目标检测算法[J].软件导刊,2025,24(03):193-199. DOI: 10.11907/rjdk.241122.

    LU Yifei,LIN Kaixin,ZOU Wenwen,et al.Aerospace Object Detection Algorithm Based on Enhanced YOLOv5s Model[J].Software Guide,2025,24(03):193-199. DOI: 10.11907/rjdk.241122.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于改进Yolov5s的路面裂缝病害检测与识别研究
基于改进YOLOv5s的文档图像版面分析算法
基于改进YOLOv3的接触网设备目标检测方法
基于 YOLOv3 算法的教室学生检测与人数统计方法

相关作者

陈修贤
高焕兵
杨志强
孔滕广
车仁海
尹玲
李家乐
黄勃

相关机构

山东建筑大学 信息与电气工程学院
山东建筑大学 山东省智能建筑技术重点实验室
山东泉海汽车科技有限公司
上海工程技术大学 电子电气工程学院
兰州交通大学 国家绿色镀膜技术与装备工程技术研究中心
0