复杂背景下的无人机图像小目标检测

来源：计算机工程与应用杂志2023年第15期北京时间：

作者：王晓红, 胡豫

单位：上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院，上海 200125

摘要：针对无人机航拍图像背景复杂、目标特征小而导致检测精度低的问题，提出了一种基于YOLOv7-w6改进的小目标检测算法EMT-ECoTNet。采用具有全局建模优势的CoT模块和增加最大池化层MaxPool用以挖掘小目标更多纹理信息的MA-ECA通道注意力模块构建的ECoT Block，有利于小目标特征提取；通过具有大感受野的空间金字塔池化结构M-SPPFCSPC对小目标特征进一步增强；使用EIoU损失函数分别对预测框和真实框之间宽和高的预测结果进行惩罚来提高收敛速度和准确率。实验结果表明，EMT-ECoTNet在VisDrone数据集上mAP50达到62.8%，较原始基线模型YOLOv7-w6提高了3.2个百分点，比主流算法在无人机小目标检测任务上具有更好的检测性能。

关键词：无人机图像,复杂背景,小目标检测,注意力机制,空间金字塔池化