基于EfficientVIT改进YOLO模型的轻量化小目标检测方法

本发明提供了一种基于EfficientVIT改进YOLO模型的轻量化小目标检测方法，方法包括：建立基于EfficientVIT融合多尺度注意力改进的YOLO模型，包括：基于EfficientViT的主干网络改进Yolov8网络，将深度卷积推广为分组卷积，对归一化后的激活值进行“代理校正”，以及引入轻量级ReLU多尺度线性注意力机制并弱化ReLU线性注意力的局限性；采集多种场景下的小目标图像数据，并进行预处理，构建数据集；将数据集划分为训练集和测试集；利用训练集对改进的YOLO模型进行训练，获得轻量化小目标检测模型；采集待检测区域的图像，输入至轻量化小目标检测模型，输出小目标检测结果。本发明为复杂场景下的小目标如型无人机的感知与跟踪技术提供了一种兼顾理论与实践价值的创新性解决方案。