基于跨层单头注意力机制及上下文信息增强的无人机图像目标检测算法

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基于跨层单头注意力机制及上下文信息增强的无人机图像目标检测算法
申请号:CN202510103623
申请日期:2025-01-22
公开号:CN120014237A
公开日期:2025-05-16
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于YOLOv8算法的无人机航拍目标检测算法,首先,针对通用场景下采用YOLOv8算法无法有效解决无人机场景下航拍图像密集遮挡的问题,提出一种跨层单头注意力(Cross Layer Single HeadAttention,CLSHA)模块,增强长距离依赖关系建模以及提取全局上下文信息的能力,帮助识别密集目标之间的关联,避免将多个目标误检为单一目标,同时辅助推测被遮挡目标的位置;其次,设计一种多尺度上下文提取(Multi‑Scale Context Extraction,MSCE)模块,提高对多尺度上下文信息的提取能力,增强模型对密集相似目标的区分能力;最后,本发明设计一种自适应局部上下文增强(Adaptive Local Context Enhancement,ALCE)模块,实现对目标周围区域的精确感知,补充被遮挡目标缺失的关键信息。本发明能够提高无人机场景下的目标检测精度并降低密集遮挡目标的漏检率和误检率,具备良好的应用潜力。
技术关键词
注意力机制 无人机场景 算法 航拍 Softmax函数 图像 多尺度 测试无人机 模块 前馈神经网络 通道 检测头 关系建模 数据 空洞 批量 参数 矩阵
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