计算机工程与应用››2024,第60卷››问题(6): 121-129.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0316

目标检测专题 • 上一篇   下一篇

改进YOLOv7-微型的无人机目标检测算法

杨永刚,谢睿夫,龚泽川  

  1. 1中国民航大学 交通科学与工程学院,天津 300300
    2中国民航大学 航空工程学院,天津 300300
  • 出版日期:2024-03-15 发布日期:2024-03-15

改进的YOLOv7微型无人机目标检测算法

杨永刚、谢瑞福、龚泽川  

  1. 1.中国民航大学交通科学与工程学院,天津300300
    2.中国民航大学航空工程学院,天津300300
  • 在线:2024-03-15 出版:2024-03-15

摘要:针对无人机视角下小目标难以检测、目标密集和环境复杂导致漏检概率增加的问题,提出一种改进YOLOv7-微型的无人机目标检测算法。在原主干网络的基础上增加一个并行网络,加强主干网络对特征图信息的提取能力;增加细小目标采样尺度并改进FPN公司结构,使主干网络输出的特征图可以用于后续上采样和下采样当中,提高网络精度;加入加利福尼亚州注意力机制,优化主干网络输出特征图,减少特征信息损失;使用WIoU(加权平均值)损失函数计算定位损失,增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明,相较于原算法,改进YOLOv7-微型算法的准确率和召回率分别提升了2.8和2.7个百分点,0.5毫安时0.5毫安培:0.95分别提升了3.8和3.2个百分点,有效提高了算法的检测精度。

关键词: 无人机, YOLOv7-微型, 目标检测, 加利福尼亚州, 损失函数

摘要:针对小目标难以检测、密集目标和复杂环境导致无人机视角下漏检概率增加的问题,提出了一种改进的YOLOv7微小无人机目标检测算法。首先,在主干网络的基础上增加一个并行网络,以增强提取特征地图信息的能力。其次,增加了小目标的采样规模,改进了FPN结构,使骨干网络的特征图输出可以用于后续的上采样和下采样,提高了网络精度。然后,加入协调注意(CA)来优化骨干网的输出特征图,减少特征信息的丢失。最后,利用WIoU损失函数计算位置损失,提高了对小目标的检测能力。实验结果表明,与原算法相比,改进后的YOLOv7-miny算法准确率和召回率分别提高了2.8和2.7个百分点,0.5毫安培0.5毫安培:0.95分别提高了3.8和3.2个百分点,有效提高了算法的检测精度。

关键词: 无人机, YOLOv7-微型, 目标检测, 协调注意力(CA), 损失函数