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题名基于CDCA-YOLOv8的无人机图像小目标识别
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作者
吴诗娇
林伟
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机构
福州大学物理与信息工程学院
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出处
《电子与封装》
2025年第1期89-95,共7页
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文摘
为解决无人机航拍图像中小目标实例多、遮挡严重的问题,提出了一种新的小目标检测算法CDCA-YOLOv8。算法在骨干网络中引入了中心注意力机制,在降低计算复杂度的同时提升特征提取能力;结合可变形卷积网络的优势,改进了卷积模块,并设计了基于可变形卷积技术的C2f模块,增强多尺度特征提取。同时设计了基于自适应结构特征融合的检测头,以提高小目标检测的精度。实验结果表明,与YOLOv8n相比,CDCA-YOLOv8在VisDrone2019数据集上将平均精度均值mAP0.5提高了4.4个百分点,mAP0.5∶0.95提高了3.1个百分点,展示了更优的小目标检测效果。
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关键词
YOLOv8
无人机图像
小目标识别
特征提取
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Keywords
YOLOv8
drone image
small object detection
feature extraction
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分类号
TN305.94
[电子电信—物理电子学]
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