Lightweight Object Detection Algorithm for UAV Aerial Imagery

Addressing the challenges of low detection precision and excessive parameter volume presented by the high resolution, significant scale variations, and complex backgrounds in UAV aerial imagery, this paper introduces MFP-YOLO, a lightweight detection algorithm based on YOLOv5s. Initially, a multipat...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Sensors (Basel, Switzerland) Jg. 23; H. 13; S. 5786
Hauptverfasser:	Wang, Jian, Zhang, Fei, Zhang, Yuesong, Liu, Yahui, Cheng, Ting
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Switzerland MDPI AG 21.06.2023 MDPI
Schlagworte:	Accuracy Algorithms Deep learning Imagery, Psychotherapy loss function object detection Sensors spatial pyramid pooling UAV imagery Unmanned aerial vehicles YOLOv5s UAV imagery loss function object detection spatial pyramid pooling YOLOv5s
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
Online-Zugang:	Volltext
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