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题名基于注意特征重构的无人机航拍检测算法
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作者
李莉
夏晨博
王文鼎
武芳芳
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机构
河北工程大学信息与电气工程学院
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出处
《兵器装备工程学报》
2025年第8期309-318,共10页
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基金
河北省教育厅科学研究基金项目(SQ2023096)
邯郸市科学技术研究与发展计划基金项目(21422031289)。
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文摘
针对无人机航拍图像存在一些较小目标、目标相互遮挡等问题,提出一种基于注意特征重构的无人机航拍检测算法。设计密集目标双向特征金字塔网络,将不同尺度的特征进行融合,获得更丰富的语义信息和空间上下文,使目标特征信息利用得更充分。设计最大坐标注意力,其采用最大池化,不仅保留了目标的主要特征,而且有助于增大网络的感受野,构建SiLU激活函数,可以减少梯度消失问题,使算法更准确地定位目标。设计高效分组卷积,采用分组卷积将输入通道分成多组,组内独立进行卷积操作,并且使用更小的卷积核尺寸,从而减少了参数量和计算量。采用WIoUv3作为回归损失函数,引入动态非单调机制以及使用合理的梯度增益分配策略,提高了算法的目标定位能力。在DOTA和VisDrone2019数据集上的实验结果显示,该算法的mAP分别为59.70%和43.07%,相比YOLOv8分别提高了4.25%和4.87%,满足实时检测的要求。
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关键词
无人机
YOLOv8
特征金字塔
最大坐标注意力
高效分组卷积
损失函数
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Keywords
UAV
YOLOv8
feature pyramid
maximum coordinate attention
efficient packet convolution
loss function
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术]
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