基于可變形卷積與注意力的無人機(jī)航拍車輛目標(biāo)檢測算法

打開文本圖片集

摘  要： 在無人機(jī)航拍圖像中，車輛目標(biāo)較小，尺度變化大，背景復(fù)雜且分布密集，導(dǎo)致精度過低的問題。因此，提出一種基于改進(jìn)的YOLOv5的無人機(jī)航拍圖像車輛目標(biāo)檢測算法。增加小目標(biāo)檢測層，減少小目標(biāo)特征丟失，從而提高小目標(biāo)檢測精度；設(shè)計了一個名為DAC的新特征提取模塊，它融合了標(biāo)準(zhǔn)卷積、可變形卷積和通道空間注意力機(jī)制，旨在增強(qiáng)模型對車輛尺度變化的感知能力，并讓模型聚焦于復(fù)雜背景下的車輛目標(biāo)；將損失函數(shù)更改為Focal?EIoU，以加速模型收斂速度，同時提高小目標(biāo)車輛的檢測精度。（剩余15752字）