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作者：孟庆宁;徐锋;刘娟娟;徐燕;赵秋月;
单位：北方自动控制技术研究所;
摘要：提出一种基于YOLOv5的双阶段目标识别算法HICP-YOLOv5。其分为两阶段，第1阶段通过增加高分辨率预测头、基于卷积的反向融合及轻量级卷积块注意力模块提升小目标识别能力；第2阶段使用PIoU损失函数优化部件及毁伤框识别，该方法为战场小目标及其部件的精准识别提供可靠数据基础。通过仿真结果看出，较经典目标识别算法，该模型平均检测准确率提升了3.6%。
关键词：目标识别;;深度学习;;注意力机制;;毁伤评估;;损失函数
