基于 YOLOv8-ERD 的无人机航拍小目标检测算法

来源：电子测量技术杂志2025年第18期北京时间：

作者：蓝慧玲，刘琼

单位：上海电力大学数理学院 上海 201306

摘要：针对航拍图像中小目标检测存在的精度不足和检测困难等问题，提出了YOLOv8s的改进型小目标检测方法，即YOLOv8-ERD。首先，利用Efficient Neck方法对YOLOv8s的Neck部分进行改进，有效整合了高层语义特征与低层空间信息；接着，引入感受野注意力卷积RFAConv，通过增强感受野中关键特征的权重，进一步提升特征提取能力；随后，采用经过动态卷积DynamicConv改进的DyC2f模块替换C2f，不仅能减少计算量，还能提升模型性能；最后，增设一个小目标检测层，有效增强了模型对小目标的检测能力。实验结果表明，在Visdrone2019公开数据集上，与基准模型YOLOv8s相比，YOLOv8-ERD的mAP@0.5提高了5.0%，准确率P提高了4.0%，并且在与其他主流目标检测方法的比较中表现优异。

关键词：无人机;小目标检测;YOLOv8s;感受野注意力;动态卷积

基金资助：国家自然科学基金（11801356）项目资助