改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第8期北京时间：

作者：胡峻峰, 李柏聪, 朱昊, 黄晓文

单位：东北林业大学 计算机与控制工程学院，哈尔滨 150036

摘要：针对无人机目标检测算法计算复杂难以部署，且长尾分布的无人机数据导致检测精度较低的问题，提出了基于改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法（PC-YOLOv8-n），可均衡网络检测精度与计算量，并对长尾分布数据有一定泛化能力。使用部分卷积层（PConv）替换YOLOv8中的3×3卷积层，对网络进行轻量化处理，解决网络冗余和计算量复杂的问题；融合双通道特征金字塔，增加自上而下的路径，将深层信息与浅层信息进行融合，同层引入轻量化注意力机制，提升网络的特征提取能力；采用均衡焦点损失（EFL）作为类别损失函数，通过均衡尾部类别在网络训练时的梯度权重，增加网络的类别检测能力。实验结果表明，PC-YOLOv8-n在VisDrone2019数据集中具有良好的表现，在mAP50精度上比原始YOLOv8-n算法提高了1.6个百分点，同时模型的参数和计算量分别降低为2.6×106和7.6 GFLOPs，检测速度达到77.2 FPS。

关键词：无人机,YOLOv8,长尾分布,目标检测,部分卷积