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题名改进YOLOv8n的航拍小目标检测算法
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作者
杨智能
钟小勇
李华耀
陈泽世
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机构
江西理工大学
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出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第7期27-32,78,共7页
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基金
国家自然科学基金(51665019)
江西省研究生创新专项资金项目(YC2023-S671)
江西理工大学研究生创新专项资金项目(XY2023-S207)。
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文摘
针对无人机航拍图像中目标小且密集重叠、场景多样复杂等造成检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv8n的航拍小目标检测算法。将改进的可变形卷积与主干网络中部分C2f进行融合,加强网络适应不同的目标尺度变化;在Neck部分引入GC注意力机制,增强网络对重要特征信息的提取;在Head部分设计了动态检测头DyHead,通过统一尺度、空间和任务三种维度的注意力来提高检测头的检测效果;对原模型的特征融合结构和检测头进行改进,有效提高网络对小目标检测精度并减少了模型参数量。实验结果表明,改进后的模型在VisDrone数据集上比基础模型的mAP 50提高了6.0个百分点,且模型部署在硬件上的帧率为20帧/s。该算法检测效果得到显著提升,检测速度满足无人机航拍小目标的实时要求。
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关键词
无人机
航拍图像
小目标
YOLOv8
改进的可变形卷积
动态检测头
注意力机制
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Keywords
UAV
aerial image
small target
YOLOv8
improved deformable convolution
dynamic detection head
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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