基于注意力与自适应特征融合机制的小目标检测

作     者：任克营 陈晓艳 茆震 苗霞 陈志辉 REN Keying;CHEN Xiaoyan;MAO Zhen;MIAO Xia;CHEN Zhihui

作者机构：天津科技大学电子信息与自动化学院天津300222 

出 版 物：《天津科技大学学报》 (Journal of Tianjin University of Science & Technology)

年 卷 期：2023年第38卷第4期

页      面：54-61页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：天津市科技支撑重点项目(18YFZCGX00360) 

主　　题：无人机航拍 单阶段检测算法 小目标检测 全局注意力机制 YOLOX 自适应特征融合 

摘      要：随着无人机平台的发展,航拍小目标检测成为当下研究热点。为了更有效地解决航拍小目标检测存在的漏检、错检以及重复检测等问题,提出了一种基于注意力与自适应特征融合机制的小目标检测算法ST-YOLOX(small target-YOLOX)。本算法在CSPDarknet中融合了全局注意力模块(GC)以及可变形卷积(DC),增强主干网络对小目标特征的提取能力;采用四尺度自适应空间特征融合金字塔,抑制不同尺度之间的不一致信息,提升小目标特征表达的准确性;优化损失函数以及标签分配策略,提高算法检测精度。实验表明:ST-YOLOX在VisDrone-DET 2019数据集中的平均检测精度(mAP)为21.83%,比YOLOX-s模型提升了3.78%,比PPYOLOE-s模型提升了2.99%,比YOLOv5-s模型提升了6.21%。航拍结果证明,本文算法的小目标检测准确率得到显著提高。