基于上下文信息与特征细化的无人机小目标检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第5期北京时间：

作者：彭晏飞, 赵涛, 陈炎康, 袁晓龙

单位：辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院，辽宁 葫芦岛 125105

摘要：无人机航拍图像中的目标检测是近年来研究的热点，针对无人机视角下目标小而密集、背景复杂导致检测精度低的问题，提出一种基于上下文信息与特征细化的无人机小目标检测算法。通过上下文特征增强模块，利用多尺度扩张卷积捕获与周围区域像素点的潜在关系，为网络补充上下文信息，并根据不同尺度的特征层自适应生成各层级特征图的输出权重，动态优化特征图表达能力；由于不同特征图细粒度不同，使用特征细化模块来抑制特征融合中冲突信息的干扰，防止小目标特征淹没在冲突信息中；设计了一种带权重的损失函数，加快模型收敛速度，进一步提高小目标检测精度。在VisDrone2021数据集进行大量实验表明，改进后的模型较基准模型mAP50提高8.4个百分点，mAP50：95提高5.9个百分点，FPS为42，有效提高了无人机航拍图像中小目标的检测精度。

关键词：无人机,小目标检测,上下文信息,特征细化,损失函数