基于改进YOLOv8的轻量化无人机图像目标检测算法

作     者：唐克 魏飞鸣 李东瀛 郁文贤 

作者机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院北斗导航与位置服务上海市重点实验室 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：上海航天先进技术联合研究基金(USCAST2022-32) 

主　　题：YOLOv8 无人机 小目标检测 特征融合 模型剪枝 

摘      要：针对无人机图像中小目标实例多、目标间存在遮挡所导致的漏检、误检等现象，提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化无人机图像小目标检测算法。在颈部引入三特征编码器、尺度序列特征融合模块，增强了网络对不同尺度特征的提取能力；同时，设计了小目标检测层，并与改进的颈部特征提取网络进行融合，在头部引入一个额外的检测头，减小小目标特征的损失，增强网络对小目标的识别能力；此外，针对CIoU的缺陷，结合Wise-IoU、inner-IoU和MPDIoU，提出了一种回归损失算法Wise-inner-MPDIoU；最后，为了实现算法在移动端和嵌入式场景下的轻量化应用需求，进行了基于幅度的层自适应稀疏化剪枝，在保证模型精度的同时，进一步压缩了模型的大小。实验结果表明，改进后的模型相比于原YOLOv8s模型，在mAP50提高6.8%的同时，参数量下降76.1%，计算量下降17.1%，模型大小降低73.5%，达到了优秀的提升模型检测精度及轻量化效果，具有很强的实用意义。