基于改进YOLOv12m的无人机目标检测方法及系统

本发明公开了一种基于改进YOLOv12m的无人机目标检测方法及系统，属于计算机视觉与深度学习技术领域。该方法包括：设计双路径上下文模块DPCM替代原模型中的A2C2f模块；在模块注意力分支ABlock中的Aera Attetion采用双路径异构卷积结构替代传统7×7卷积，增强小目标特征表达能力；在特征提取分支中嵌入改进残差多维协作注意力模块，通过通道‑高度‑宽度三向特征提取分支融合残差特征，抑制背景噪声；在模型检测头中引入动态加权W‑IOU损失函数，基于目标尺寸自适应调整回归权重，从而可以解决现有技术中小目标检测精度低、背景干扰敏感及模型效率‑精度失衡等核心问题。