摘要
本发明公开了一种基于TFA‑YOLO11的轻量化无人机航拍图像小目标检测方法及系统,涉及目标检测领域。方法包括:数据集获取及数据增强;构造TFA‑YOLO11网络模型;利用数据增强后的数据集对所述神经网络进行训练,得到训练好的所述神经网络;利用训练好的模型对待检测图像进行检测。本发明基于多头自注意力机制,着重挖掘相邻特征之间的互补信息,设计了特征聚合模块,能够更好地融合不同尺度特征图的空间、语义信息;本发明基于高分辨率特征图,设计了极小目标检测模块,能够增强网络对极小目标的感知能力;本发明基于SPD卷积设计了轻量化的主干、颈部网络,能够在没有信息损失的情况下以更小的参数量和计算量实现下采样。
技术关键词
轻量化无人机
上采样
无人机航拍图像
采样模块
特征金字塔
跨层信息交互
检测头
融合特征
全局平均池化
分辨率
数据
多层感知机
池化特征
神经网络训练
随机梯度下降
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
图像修复方法
图像生成方法
真实图像数据
掩膜数据
上采样
电量估算方法
电池放电电流
仪表装置
电压采样模块
工况
语义分割方法
查询特征
融合特征提取
注意力
视觉
多尺度特征
图像语义分割方法
网络
分支
全局平均池化
场景构建方法
稀疏特征
图像特征识别
解码模型
多尺度特征