В чем суть этого проекта? Сегодня для быстрого обнаружения объектов в реальном времени на беспилотниках используется главным образом последняя версия архитектуры нейронных сетей YOLOv5. Наряду с очевидными плюсами она имеет серьезные недостатки, прежде всего, это сложная модель самого алгоритма и, как следствие, проблемы при поиске небольших по размеру целей.
Чжан Цзинвэй усовершенствовал архитектуру, предложив облегченный и более эффективный алгоритм под названием L-YOLO. Он включает в себя новую головку обнаружения для повышения точности поиска небольших целей, а также измененный размер ячеек привязки, соответствующий масштабам потенциальных целей. По сравнении с аналогами беспилотники на новом алгоритме показывают большую эффективность, точность, скорость и низкую энергозатратность.
Беспилотники, со встроенным алгоритмом L-YOLO, можно будет применять в самых различных областях, включая гражданскую, сельскохозяйственную сферы, а также спасательные и поисково-спасательные операции. Результаты исследования опубликованы в журнале Electronics.