改进RT-DETR的航拍小目标检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第4期北京时间：

作者：刘思元, 高凯, 雍龙泉

单位：陕西理工大学 数学与计算机科学学院，陕西 汉中 723001

摘要：针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题，提出了基于改进RT-DETR（real-time detection transformer）的算法。在主干网络中引入了部分卷积（partial convolution，PConv），设计了PConvBlock结构，并通过由PConvBlock组成的BasicBlock-PConvBlock模块替代原有BasicBlock，有效减少了模型参数。采用双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network，BiFPN）结构优化特征融合模块，并引入S2特征进一步提升小目标的检测能力。引入CARAFE上采样算子，增强了多尺度特征的快速融合。实验表明，在VisDrone测试集上，改进后的模型在参数量上比RT-DETR模型降低了13.9%，同时在mAP0.5和mAP0.5：0.95指标上分别提升了2.4和1.9个百分点。在TT100K和DOTA数据集上均优于RT-DETR算法。改进模型在保持较小参数量和计算量的同时，提高了检测精度，满足了无人机航拍图像实时检测的应用需求。

关键词：小目标检测,轻量化,RT-DETR,部分卷积