基于自適應特征融合的無人機小目標檢測算法

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摘 要： 本文提出了一種針對無人機捕獲圖像的目標檢測算法，旨在解決無人機視角下小目標檢測存在漏檢現(xiàn)象嚴重、檢測精度低的問題。主要改進包括重新設計聚類算法生成更準確的先驗框，引入自適應特征融合模塊以使模型更靈活地學習上下文特征信息，更改檢測頭在較大的特征層上進行目標檢測并解耦分類和回歸任務。通過在VisDrone2019 數(shù)據(jù)集上進行廣泛實驗，改進后的YOLOv5s 模型相較于基準模型在mAP50 上提高了5.8%，并且保持了較高的幀率（67 FPS）。（剩余11774字）