亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

BD-YOLO: detection algorithm for high-resolution remote sensing images

高分辨率 遥感 计算机科学 分辨率(逻辑) 算法 人工智能 地质学
作者
Haitong Lou,Xingchen Liu,Lingyun Bi,Haiying Liu,Junmei Guo
出处
期刊:Physica Scripta [IOP Publishing]
卷期号:99 (6): 066003-066003 被引量:2
标识
DOI:10.1088/1402-4896/ad418f
摘要

Abstract This paper focuses on detecting extremely small targets in aerial images. Compared to common datasets, the average size of targets in remote sensing images is only 12.8 pixels, significantly smaller than those in common datasets. Therefore, directly applying existing detectors to aerial images is ineffective. To address this issue and ensure real-time performance, This paper propose BD-YOLO, which incorporates five key innovations. A dual Backbone route was proposed to maintain data integrity and achieve high-resolution aerial remote sensing detection. Additionally, a new feature fusion method was developed to comprehensively merge shallow and deep information. To supplement small-sized target information, a new network structure was proposed. The detector strategy used by BD-YOLO considers the detection accuracy of objects with different sizes. Furthermore, a lightweight method was adopted to ensure real-time performance of the algorithm. BD-YOLO outperformed YOLOv8s on the AI-TOD dataset, achieving a higher mAP by 2.4%. Similarly, on the Visdrone dataset, BD-YOLO achieved a 2.5% higher mAP compared to YOLOv8s. Additionally, on the Tinyperson dataset, BD-YOLO achieved a 0.6% higher mAP than YOLOv8s. Notably, BD-YOLO maintains real-time performance while ensuring accurate object detection.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
无私映萱完成签到 ,获得积分10
2秒前
an完成签到,获得积分10
6秒前
13秒前
英姑应助喜悦斌采纳,获得10
16秒前
大学生完成签到 ,获得积分10
16秒前
妮妮发布了新的文献求助10
20秒前
苏幕完成签到,获得积分10
20秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
31秒前
32秒前
Easypass完成签到 ,获得积分10
37秒前
woollen2022完成签到,获得积分10
37秒前
38秒前
ChenW.发布了新的文献求助10
38秒前
Jasper应助呢呢采纳,获得10
42秒前
43秒前
grass发布了新的文献求助10
44秒前
48秒前
勤劳的乐安完成签到,获得积分10
52秒前
张元东完成签到 ,获得积分10
54秒前
养猪人完成签到,获得积分10
56秒前
东门吹雪发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
1分钟前
科研小白发布了新的文献求助10
1分钟前
枷锁完成签到 ,获得积分10
1分钟前
东门吹雪完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
震动的听枫完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
小姚姚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
jasonjiang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Bingtao_Lian完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
afleve发布了新的社区帖子
1分钟前
2分钟前
喜悦斌发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
Rock-Forming Minerals, Volume 3C, Sheet Silicates: Clay Minerals 2000
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 930
The Vladimirov Diaries [by Peter Vladimirov] 600
Development of general formulas for bolted flanges, by E.O. Waters [and others] 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3265397
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2905449
关于积分的说明 8333826
捐赠科研通 2575732
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1400103
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 654693
邀请新用户注册赠送积分活动 633525