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Small Target Detection Model in Aerial Images Based on TCA-YOLOv5m | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
Source: ieeexplore.ieee.org
Article summary:
1. 本文提出了一种基于YOLOv5m的小目标检测模型TCA-YOLOv5m，该模型将Transformer算法与Coordinate Attention（CA）机制相结合。
2. 实验结果表明，TCA-YOLOv5m的检测精度达到97.4%，比YOLOv5高出5.2%；MAP@50的值达到58.5%，比YOLOv5高出14.8%。
3. TCA-YOLOv5m具有良好的实时性能，适用于航拍图像中密集小目标的检测任务。
Article analysis:
本文是一篇关于小目标在航拍图像中的检测问题上使用TCA-YOLOv5m这一新方法的研究文章。作者采用VisDrone 2019数据集进行实验并将其与基准模型进行对比。实验结果表明：TCA-YOLOv5m的性能优于YOLOv5。
此外，本文也存在一些可能存在的问题或不足之处。首先，作者在实验部分仅使用VisDrone 2019数据集进行实验并没有使用其他数据集来进行对比实验；此外，作者也未考虑可能存在的风险因素或不合理性因素。此外，作者也未考虑TAC-YOLOV5M在不同情况下是否会带来不合理性或风险因素。此外，作者也未考虑TAC-YOLOV5M是否会影响航天飞行物体、气象要素、光强度、遥感影像采集时间、遥感影像采集方式、遥感影像采集区域大小、遥感影像采集要素之间的关联性以及遥感影像采集要素之间存在的差异性。
总之：尽管本文中所述方法已得到很好的效果并且受到广泛好评；但是仍然存在一些可能存在的问题或不足之处——如牵强逻辑、片面性、无根据主张、考虑不周、所主张内容无证明、宣传内容、是否注意可能存在风险以及是否平衡呈现及考虑所有方位——都应该得到充分考量。