改进RT-DETR的无人机航拍图像小目标检测研究OA
目标检测作为无人机视觉系统的核心任务之一,面临着物体数量多变、俯拍视角多样、背景复杂以及小目标与周边物体易混淆等挑战.为应对这些挑战,文中提出一种基于实时检测变压器RT-DETR的轻量化小目标检测算法DO-DETR.首先,引入一种更为轻量的主干网络FasterNet,有效减少了模型的冗余参数计算并增强了模型对多尺度特征信息的捕获能力.其次,在混合编码器的跨尺度特征融合阶段,提出Bi-CCFM进行多层级的特征动态加权融合,以提高特征信息的利用率.最后,引入EAA模块增强尺度内特征交互,使模型更好地捕捉全局上下文依赖关系.实验结果表明,在VisDrone2019公共数据集上mAP@50指标上达到了39.6%,相比于原模型提升了2.1%.改进后的算法在检测精度上有了显著的提升.
任煜瀛;黄凌霄;姚新波
宁夏大学 信息工程学院,宁夏 银川 750021||宁夏"东数西算"人工智能与信息安全重点实验室,宁夏 银川 750021||宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心,宁夏 银川 750021宁夏大学 信息工程学院,宁夏 银川 750021||宁夏"东数西算"人工智能与信息安全重点实验室,宁夏 银川 750021||宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心,宁夏 银川 750021宁夏大学 信息工程学院,宁夏 银川 750021||宁夏"东数西算"人工智能与信息安全重点实验室,宁夏 银川 750021||宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心,宁夏 银川 750021
信息技术与安全科学
无人机小目标轻量化多尺度融合注意力机制RT-DETR
《物联网技术》 2026 (4)
6-11,6
国家自然科学基金资助项目(12462027)宁夏回族自治区教育厅高等学校科学研究项目资助(NYG2024033)
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