【摘 要】
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针对反舰导弹红外成像导引头在舰船尺度角度变化剧烈以及检测弱小舰船目标时检测能力差的问题，本文提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法。该方法综合考虑舰船目标特点，首先，采用深度可分离卷积模块降低网络模型参数；其次，在主干网络引入坐标注意力机制提升关注目标通道信息特征的能力；然后，使用自适应空间特征融合策略优化空间权重分配；最后对损失函数进行改进，提高目标检测框的可靠度。通过对比实验得到:本文方
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针对反舰导弹红外成像导引头在舰船尺度角度变化剧烈以及检测弱小舰船目标时检测能力差的问题，本文提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法。该方法综合考虑舰船目标特点，首先，采用深度可分离卷积模块降低网络模型参数；其次，在主干网络引入坐标注意力机制提升关注目标通道信息特征的能力；然后，使用自适应空间特征融合策略优化空间权重分配；最后对损失函数进行改进，提高目标检测框的可靠度。通过对比实验得到:本文方法的检测精度由原来的86.47%提升至91.64%，全类平均精度（mean Average Precision， mAP）指标由原来的85.56%提升到89.35%，改进算法在相同条件下亦优于其他目标检测网络模型。
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