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题名WS-YOLO:航拍视角小目标检测方法
被引量：1
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作者
王峣
蒋行国
秦海洋
黎明
刁豪杰
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机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
人工智能四川省重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第5期68-74,共7页
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基金
四川轻化工大学人才引进项目(2019RC12)。
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文摘
航拍小目标检测中,由于图像背景复杂、目标尺度小、空间尺度变化大,导致无人机航拍出现漏检、误检等一系列问题。为提高无人机航拍检测准确性、实时性以及实现轻量化,文中基于YOLOv8n提出一种改进的无人机航拍视角小目标检测方法 WS-YOLO。首先,重构YOLOv8n网络结构,并增加160×160特征图对应预测头,以提高模型对小尺度目标检测的准确性与鲁棒性;然后,主干网络卷积层后嵌入SPD,防止细粒度信息的丢失并学习不太有效的特征表示,以提高对低分辨率图像的识别能力;最后,将CIoU损失函数替换为WIoU(v3)损失函数,以减轻图片质量低下对检测过程的影响。最终实验结果表明,环境、参数相同情况下,在VisDrone2019数据集与AI-TOD数据集上与原算法相比,WS-YOLO精确度能分别提升8.9%与7.7%,其参数量降低且FPS在合理范围,由此验证了提出的WS-YOLO在无人机航拍视角小目标检测中能够提高有效性。
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关键词
无人机航拍
轻量化
YOLOv8n
SPD
WIoU
VisDrone2019
ai-tod
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Keywords
UAV aerial photograph
lightweight
YOLOv8n
SPD
WIoU
VisDrone2019
ai-tod
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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