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基于KAN结构的YOLOv10s改进算法在无人机目标检测中的应用研究
1
作者
李倩倩
范军芳
+1 位作者
徐小斌
纪毅
《航空兵器》
北大核心
2025年第5期72-82,共11页
面对无人机视角下目标小尺寸、弱特征、遮挡重叠、尺度跨度大且背景干扰强等问题,本文研究了Kolmogorov-Arnold网络(KAN)及其扩展结构在无人机小目标检测中的适用性。以YOLOv10s为基础,提出三类改进模型:其一,将基于多阶样条变换的KANC...
面对无人机视角下目标小尺寸、弱特征、遮挡重叠、尺度跨度大且背景干扰强等问题,本文研究了Kolmogorov-Arnold网络(KAN)及其扩展结构在无人机小目标检测中的适用性。以YOLOv10s为基础,提出三类改进模型:其一,将基于多阶样条变换的KANConv引入C2f的Bottleneck,构建C2f_KAN模块,实现特征的非线性映射与细节增强;其二,融合B-spline特征执行逐元素乘法,通过Instance Norm归一化避免激活过度放大,同时引入可学习参数α以动态调控spline2的强度,构建了C2f_MultKAN模块以优化特征交互策略;其三,引入三种基函数改进的KANConv替代原始卷积结构,以提升建模能力并缓解B-spline引起的计算开销。在VisDrone2019数据集上进行实验,结果表明,引入KAN显著提升了原模型在各典型场景下对小目标的识别能力:KAN-YOLO适合远距离、分布规律的小目标检测,MultKAN-YOLO在目标密集、遮挡重叠区域中表现稳定,JKAN-YOLO更适合处理光照不足、背景干扰强等复杂条件;基函数优化使KAN网络的运算量降低9.8%,mAP@50提升2%。本文研究验证了KAN架构在复杂目标检测任务中的有效性。
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关键词
小目标检测
KAN
MultKAN
jacobi
核
YOLOv10s
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职称材料
题名
基于KAN结构的YOLOv10s改进算法在无人机目标检测中的应用研究
1
作者
李倩倩
范军芳
徐小斌
纪毅
机构
北京信息科技大学自动化学院
高动态导航技术北京市重点实验室
出处
《航空兵器》
北大核心
2025年第5期72-82,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52402442)
十四五高水平科研团队建设支持计划(BPHR20220123)
+1 种基金
中国科协青年人才托举工程(YESS20230098)
北京市科协青年人才托举工程(BYESS2023310)。
文摘
面对无人机视角下目标小尺寸、弱特征、遮挡重叠、尺度跨度大且背景干扰强等问题,本文研究了Kolmogorov-Arnold网络(KAN)及其扩展结构在无人机小目标检测中的适用性。以YOLOv10s为基础,提出三类改进模型:其一,将基于多阶样条变换的KANConv引入C2f的Bottleneck,构建C2f_KAN模块,实现特征的非线性映射与细节增强;其二,融合B-spline特征执行逐元素乘法,通过Instance Norm归一化避免激活过度放大,同时引入可学习参数α以动态调控spline2的强度,构建了C2f_MultKAN模块以优化特征交互策略;其三,引入三种基函数改进的KANConv替代原始卷积结构,以提升建模能力并缓解B-spline引起的计算开销。在VisDrone2019数据集上进行实验,结果表明,引入KAN显著提升了原模型在各典型场景下对小目标的识别能力:KAN-YOLO适合远距离、分布规律的小目标检测,MultKAN-YOLO在目标密集、遮挡重叠区域中表现稳定,JKAN-YOLO更适合处理光照不足、背景干扰强等复杂条件;基函数优化使KAN网络的运算量降低9.8%,mAP@50提升2%。本文研究验证了KAN架构在复杂目标检测任务中的有效性。
关键词
小目标检测
KAN
MultKAN
jacobi
核
YOLOv10s
Keywords
small object detection
KAN
MultKAN
jacobi kernel
YOLOv10s
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KAN结构的YOLOv10s改进算法在无人机目标检测中的应用研究
李倩倩
范军芳
徐小斌
纪毅
《航空兵器》
北大核心
2025
0
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