引用格式：曹紫绚，刘刚，张文波，等．改进回归损失的深度学习单阶段红外飞机检测［Ｊ］．电光与控制，２０２３，３０（４）：２８⁃３３．ＣＡＯＺＸ'ＬＩＵＧ'ＺＨＡＮＧＷＢ'ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｓｉｎｇｌｅ⁃ｓｔａｇｅｉｎｆｒａｒｅｄａｉｒｃｒａｆｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｌｏｓｓ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＯｐｔｉｃｓ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ'２０２３'３０（４）：２８⁃３３．改进回归损失的深度学习单阶段红外飞机检测曹紫绚，刘刚，张文波，刘森，刘中华（河南科技大学信息工程学院，河南洛阳４７１０００）摘要：针对目标检测定位准确性受边框回归损失函数影响的特性，设计基于ＩｏＵ（ＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｏｖｅｒＵｎｉｏｎ）的边框回归损失函数ＩＡＩｏＵ（ＩｎｃｌｕｄｅｄＡｓｐｅｃｔ⁃ｒａｔｉｏＩｏＵ）。该损失设计两项优化项，将预测框与标注框并集与交集面积的差与两框最小闭包面积之比及与两框最小闭包面积平方之比的和作为第一项优化项，避免两框包含时损失函数退化；利用两框长宽比值之差作为第二项优化项，生成更接近标注框的预测框。设计的损失应用于单阶段检测算法ＹＯＬＯｖ３，在红外飞机数据集上进行验证，ｍＡＰ达到９２．１７％，比原始ＹＯＬＯｖ３提升１．３７％。关键词：红外飞机；目标检测；ＩｏＵ损失；ＩＡＩｏＵ损失中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－６３７Ｘ．２０２３．０４．００６ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇＳｉｎｇｌｅ⁃ＳｔａｇｅＩｎｆｒａｒｅｄＡｉｒｃｒａｆｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＬｏｓｓＣＡＯＺｉｘｕａｎ'ＬＩＵＧａｎｇ'ＺＨＡＮＧＷｅｎｂｏ'ＬＩＵＳｅｎ'ＬＩＵＺｈｏｎｇｈｕａ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ'ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ'Ｌｕｏｙａｎｇ４７１０００'Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｉｓａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｆｒａｍｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ'ａｆｒａｍｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎＩ...
