摘要
本发明涉及一种无人机航拍图像小目标检测方法及计算机可读存储介质:获取无人机航拍图像数据,处理后划分为训练集和验证集;将YOLOv8n作为基础模型,在YOLOv8n模型的主干网络中用全维度动态卷积替换浅层与中层的传统卷积结构,在YOLOv8n模型的主干网络中引入基于路由的增强空间注意力机制,使用多尺度上下文调制模块替换主干网络原有的SPPF结构,在YOLOv8n模型的在颈部网络和头部网络中进行多尺度结构与检测头协同设计,得到改进后的YOLOv8n模型;使用所述训练集和验证集对改进后的YOLOv8n模型进行训练与验证,得到训练好的无人机航拍图像小目标检测模型;将待检测的无人机航拍图像输入训练好的无人机航拍图像小目标检测模型得到检测结果。本发明提高了小目标检测精度及速度。
技术关键词
无人机航拍图像
注意力机制
全局平均池化
上下文特征
可读存储介质
通道
动态权重分配
网络
多尺度池化
多尺度结构
检测头
多尺度特征
计算机
模块
基础
检测结构
语义特征
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
识别方法
计算机可读储存介质
样本
序列特征
运动姿态识别方法
姿态识别系统
纽扣
构建卷积神经网络
无线通讯模块
碳排放量核算方法
化工
规模
碳排放量核算系统
碳排放预测技术