改进YOLOv7的航拍图像目标检测

来源：计算机工程与应用杂志2024年第20期北京时间：

作者：崔丽群, 曹华维

单位：辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛 125105

摘要：针对无人机航拍图像中尺度变化、小目标且密集遮挡情况导致检测精度降低的问题，提出一种改进YOLOv7的航拍图像目标检测算法。设计一种联合动态卷积的加权采样模块，从多个维度捕捉特征，提高模型特征提取能力；增加浅层特征检测头，保留更多的细节信息，增强对小目标特征的利用能力；在特征融合部分构建一种具有残差结构的多尺度特征聚合模块（C2-Res2Block），使模型融合丰富的多尺度信息。使用MPDIoU度量替换传统IOU计算边界回归损失，提高模型对密集遮挡目标的定位能力。通过在无人机航拍数据集VisDrone2019上进行实验表明，改进后的算法较原模型mAP@0.5提高了4.3个百分点，mAP@0.5：0.95提高了2.4个百分点，参数量减少了6.81×106，与目前主流的目标检测算法相比也取得更高的检测精度，有效提高了对无人机航拍图像的检测精度，并明显改善对航拍目标的误检和漏检情况。

关键词：目标检测,YOLOv7,动态卷积,检测头,C2-Res2Block,MPDIoU