基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统

# 基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统 # 1.研究背景与意义 随着科技的不断发展，红外遥感技术在军事、安防、环境监测等领域中得到了广泛应用。红外遥感图像具有独特的优势，可以在夜间或恶劣天气条件下获取目标信息，因此在小目标检测方面具有重要的应用价值。然而，由于红外图像的低对比度、噪声干扰等问题，小目标检测仍然是一个具有挑战性的问题。 目前，深度学习已经在计算机视觉领域取得了显著的成果，特别是目标检测领域。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，其通过将目标检测问题转化为回归问题，将目标的位置和类别同时预测出来。YOLO算法具有快速、准确的特点，因此在目标检测领域受到了广泛关注。 然而，传统的YOLO算法在红外遥感图像中小目标检测方面存在一些问题。首先，红外图像中的小目标往往具有低对比度，导致目标的边缘信息不明显，难以准确检测。其次，红外图像中存在大量的噪声干扰，这些噪声会干扰目标的检测和识别。此外，红外图像中的小目标往往具有多尺度和多方向的特点，传统的YOLO算法难以处理这种复杂情况。 因此，基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统具有重要的研究意义。通过引入小目标检测头，可以专门针对红外图像中的小目标进行优化，提高检测的准确性和鲁棒性。此外，改进的YOLOv5算法可以充分利用红外图像中的特征信息，提高小目标的检测效果。这对于提高红外遥感图像的目标检测能力，进一步推动红外遥感技术的发展具有重要的实际应用价值。 在实际应用中，基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统可以应用于军事侦察、边防巡逻、环境监测等领域。例如，在军事侦察中，可以利用该系统对红外图像中的敌方小目标进行实时监测和识别，提高作战的情报获取能力。在边防巡逻中，该系统可以帮助边防人员及时发现潜在的安全威胁。在环境监测中，该系统可以用于检测和监测自然灾害、森林火灾等情况，提供及时的预警和救援。 综上所述，基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统具有重要的研究意义和实际应用价值。通过优化目标检测算法，提高红外图像中小目标的检测准确性和鲁棒性，可以进一步推动红外遥感技术的发展，为军事、安防、环境监测等领域提供更加可靠和高效的解决方案。 # 2.图片演示    # 3.视频演示 [基于小目标检测头的改进YOLOv5红外遥感图像小目标检测系统_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Rz4y1N7qe/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.数据集的采集＆标注和整理 #### 图片的收集 首先，我们需要收集所需的图片。这可以通过不同的方式来实现，例如使用现有的[红外遥感图像小目标数据集infrared_COCO_format](https://mbd.pub/o/bread/ZZaTm55s)。  #### 使用labelImg进行标注 labelImg是一个图形化的图像注释工具，支持VOC和YOLO格式。以下是使用labelImg将图片标注为VOC格式的步骤： （1）下载并安装labelImg。 （2）打开labelImg并选择“Open Dir”来选择你的图片目录。 （3）为你的目标对象设置标签名称。 （4）在图片上绘制矩形框，选择对应的标签。 （5）保存标注信息，这将在图片目录下生成一个与图片同名的XML文件。 （6）重复此过程，直到所有的图片都标注完毕。  #### 转换为YOLO格式 由于YOLO使用的是txt格式的标注，我们需要将VOC格式转换为YOLO格式。可以使用各种转换工具或脚本来实现。 下面是一个简单的方法是使用Python脚本，该脚本读取XML文件，然后将其转换为YOLO所需的txt格式。 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import xml.etree.ElementTree as ET import os classes = [] # 初始化为空列表 CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) def convert(size, box): dw = 1. / size[0] dh = 1. / size[1] x = (box[0] + box[1]) / 2.0 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) def convert_annotation(image_id): in_file = open('./label_xml\%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8') out_file = open('./label_txt\%s.txt' % (image_id), 'w') # 生成txt格式文件 tree = ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): cls = obj.find('name').text if cls not in classes: classes.append(cls) # 如果类别不存在，添加到classes列表中 cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w, h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') xml_path = os.path.join(CURRENT_DIR, './label_xml/') # xml list img_xmls = os.listdir(xml_path) for img_xml in img_xmls: label_name = img_xml.split('.')[0] print(label_name) convert_annotation(label_name) print("Classes:") # 打印最终的classes列表 print(classes) # 打印最终的classes列表 ``` #### 整理数据文件夹结构 我们需要将数据集整理为以下结构： ``` -----data |-----train | |-----images | |-----labels | |-----valid | |-----images | |-----labels | |-----test |-----images |-----labels ``` 确保以下几点： 所有的训练图片都位于data/train/images目录下，相应的标注文件位于data/train/labels目录下。 所有的验证图片都位于data/valid/images目录下，相应的标注文件位于data/valid/labels目录下。 所有的测试图片都位于data/test/images目录下，相应的标注文件位于data/test/labels目录下。 这样的结构使得数据的管理和模型的训练、验证和测试变得非常方便。 # 5.核心代码讲解 #### 5.1 detect.py ```python class YOLOv5Detector: def __init__(self, weights='yolov5s.pt', source='data/images', imgsz=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device='', view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project='runs/detect', name='exp', exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False): self.weights = weights self.source = source self.imgsz = imgsz self.conf_thres = conf_thres self.iou_thres = iou_thres self.max_det = max_det self.device = device self.view_img = view_img self.save_txt = save_txt self.save_conf = save_conf self.save_crop = save