基于自适应特征融合的无人机小目标检测算法
打开文本图片集
摘 要： 本文提出了一种针对无人机捕获图像的目标检测算法，旨在解决无人机视角下小目标检测存在漏检现象严重、检测精度低的问题。主要改进包括重新设计聚类算法生成更准确的先验框，引入自适应特征融合模块以使模型更灵活地学习上下文特征信息，更改检测头在较大的特征层上进行目标检测并解耦分类和回归任务。通过在VisDrone2019 数据集上进行广泛实验，改进后的YOLOv5s 模型相较于基准模型在mAP50 上提高了5.8%，并且保持了较高的帧率（67 FPS）。（剩余11774字）