融合多尺度特征的轻量级航拍目标检测算法

来源：电子测量技术杂志2024年第16期北京时间：

作者：党宏社，高宛蓉，孟饶辰，张选德

单位：陕西科技大学电气与控制工程学院 西安 710021

摘要：针对无人机航拍图像中目标尺寸变化大、相互遮挡等原因导致的目标误检漏检问题，以YOLOv8s为基础，提出了一种融合多尺度特征的轻量级目标检测算法。在主干网络中利用轻量级多尺度卷积EMSC替换C2f模块中的Bottleneck，增强多尺度特征表达能力；颈部网络中引入轻量级上采样算子Dysample，捕捉图像细微特征；优化Task Aligned Assigner超参数，解决训练过程中样本不平衡问题。最后，设计系统可视化界面，借助可视化界面完成对航拍目标的检测。在数据集VisDrone2019上的仿真表明，该算法精准率和召回率较基准算法分别提升了2.4%和3.3%，mAP0.5提升了3.5%，有效提高了航拍目标检测效果。在UAVDT数据集上进行模型泛化性实验验证，效果优于其他经典算法。

关键词：无人机;小目标检测;多尺度卷积;动态上采样;正样本分配

基金资助：国家自然科学基金(61871206)、陕西省科技厅自然科学基金 (2020JM-509) 项目资助