一种基于SRF-YOLO的无人机小目标检测方法

本发明公开了一种基于SRF‑YOLO的无人机小目标检测方法，构建含自制或公开数据集的训练图像，标注边界框并划分训练集与验证集。设计主干网络，引入感受野卷积块注意力模块(RFCBAM)和焦点调制模块(FMM)，增强特征提取与聚合能力。构建平滑特征金字塔网络(S‑FPN)，利用哈达玛乘积融合多尺度特征并抑制噪声。整合主干网络、S‑FPN及检测头构建SRF‑YOLO模型，通过训练集优化参数，验证集评估性能。该方法优化特征融合与表达，显著提升无人机图像中小目标检测精度。