无人机小目标检测方法、深度学习网络模型、系统及可读存储介质

本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种无人机小目标检测方法、深度学习网络模型、系统及可读存储介质。使用更为轻量级的深度空间特征融合模块替换深层的残差块来减少通道交互，从而避免深层特征提取中大量堆叠残差块造成计算资源的冗余和低效；在特征对齐任务中，引入轻量型上采样算子DySample，使得本申请在不牺牲检测精度的情况下，进一步节省了计算资源。旨在解决如何降低小目标检测方法的计算开销及提升语义信息提取能力的问题。