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作者：杨凡;张洁;
单位：南京邮电大学;
摘要：伪装目标检测在军事作战中扮演了关键角色，针对现有迷彩伪装目标检测方法精度不高、漏检误检等问题，提出一种改进的Yolov5s算法。在特征提取网络中融合SE注意力，选择性增强目标的关键信息，抑制背景环境的干扰因素。引入SPPFCSPC替换原池化方式，生成多尺度特征，在加快速度的同时增加检测精度。采用双立方插值取代最近邻插值，以减少上采样过程中丢失的图像细节。实验结果显示，改进的算法在一种公开的迷彩伪装数据集上的mAP、Recall分别达到96.9%和93.8%，较当前研究有显著的提升。
关键词：迷彩伪装士兵;;目标检测;;Yolov5s算法;;双立方插值
基金资助：国家重点研发计划资助项目（2018YFB1500902）
