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针对无人机航拍图像目标检测中视野变化大、时空信息复杂等问题,文中基于YOLOv5(You Only Look Once Version5)架构,提出基于图像低维特征融合的航拍小目标检测模型.引入CA(Coordinate Attention),改进Mo-bileNetV3的反转残差块,增加图像空间维度信息的同时降低模型参数量.改进YOLOv5特征金字塔网络结构,融合浅层网络中的特征图,增加模型对图像低维有效信息的表达能力,进而提升小目标检测精度.同时为了降低航拍图像中复杂背景带来的干扰,引入无参平均注意力模块,同时关注图像的空间注意力与通道注意力;引入VariFocal Loss,降低负样本在训练过程中的权重占比.在VisDrone数据集上的实验验证文中模型的有效性,该模型在有效提升检测精度的同时明显降低复杂度.
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模式识别与人工智能
ISSN： 1003-6059
Year： 2024
Issue： 2
Volume： 37
Page： 162-171
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