一种无人机视角下的轻量化目标检测方法

本发明涉及图像目标检测领域，具体涉及一种无人机视角下的轻量化目标检测方法。所述方法的步骤是：首先，基于无人机目标检测场景构建数据集，使用YOLOv7‑tiny原始模型进行训练；其次，采用通道‑卷积核极限压缩算法，通过去除不重要的通道和卷积核提升原始模型的压缩效果；然后进行精细化静态量化处理，进一步压缩模型的存储并减少计算负担；最后对压缩后的模型采用基于通道注意与引导知识融合的早期衰减蒸馏算法，恢复由于剪枝和量化损失的精度，得到最终模型。本发明有效解决了无人机平台难以满足高精度目标检测算法计算需求的问题，在降低计算量的过程中保证了检测精度的高度稳定，实现计算效率与检测精度的良好平衡。