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

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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
申请号:CN202411856884
申请日期:2024-12-17
公开号:CN119810409B
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
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
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