改进RT-DETR的无人机图像目标检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第1期北京时间：

作者：姜贸翔, 司占军, 王晓喆

单位：1.天津科技大学 人工智能学院，天津 300457 ；2.北京航空航天大学 无人系统研究院，北京 100191

摘要：针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题，提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络，提高目标检测模型的特征提取能力。采用级联分组注意力机制优化倒置残差模块和特征交互模块，提升特征选择能力，实现目标检测信息的精细化获取。颈部网络中引入160×160检测层，提升特征融合阶段小目标的感知能力。基于VisDrone2019数据集的实验结果表明，改进后的模型具有更低的参数量和更高的检测精度。在Alver_Lab_Ulastirma和HIT-UAV数据集上进一步验证了改进方法的有效性和鲁棒性。

关键词：小目标检测,DETR,注意力机制,Transformer,残差链接