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面向无人机场景的扩散模型小目标检测方法
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作者 夏军 喻钧 +2 位作者 王长元 石涛 葛明佳 《西安工业大学学报》 2026年第1期110-120,共11页
针对无人机航拍场景下小目标检测中目标尺度小、分布密集及背景干扰强等难题,对基于扩散模型的检测方法进行了改进。该方法以DiffusionDet框架为基础,引入Swin Transformer作为骨干网络以增强全局上下文建模能力,并设计LAFPN结构以强化... 针对无人机航拍场景下小目标检测中目标尺度小、分布密集及背景干扰强等难题,对基于扩散模型的检测方法进行了改进。该方法以DiffusionDet框架为基础,引入Swin Transformer作为骨干网络以增强全局上下文建模能力,并设计LAFPN结构以强化多尺度特征融合。在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,所提方法在AP、AP50及不同尺度目标的检测性能上均显著优于Faster R-CNN、RetinaNet、YOLO系列及RT-DETR等主流检测算法。其中,AP提升至33.8%,AP50达到57.4%。消融实验进一步验证了Swin-B骨干网络与LAFPN颈部结构在增强中小目标表征能力及检测性能方面的有效性。综上所述,本文方法在复杂航拍场景下显著提升了检测精度与鲁棒性,为无人机小目标检测提供了有益的技术参考。 展开更多
关键词 扩散模型 小目标检测 diffusiondet框架 Swin Transformer网络
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