【摘 要】
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在计算机视觉技术快速发展和无人机逐渐得到广泛应用的大背景下,对无人机拍摄的图像资料进行目标检测的需求不断增加。首先,这类图像或视频是典型的小目标;其次,在实际的信息采集过程中会受到光照、天气、视角等影响,导致域间分布差异,模型精度下降;最后,受无人机硬件资源限制,要求模型在保证准确率的前提下,尽可能轻量化。为了解决上述问题,本文从小目标检测、领域自适应和知识蒸馏三个角度,对无人机复杂场景下的目标检
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在计算机视觉技术快速发展和无人机逐渐得到广泛应用的大背景下,对无人机拍摄的图像资料进行目标检测的需求不断增加。首先,这类图像或视频是典型的小目标;其次,在实际的信息采集过程中会受到光照、天气、视角等影响,导致域间分布差异,模型精度下降;最后,受无人机硬件资源限制,要求模型在保证准确率的前提下,尽可能轻量化。为了解决上述问题,本文从小目标检测、领域自适应和知识蒸馏三个角度,对无人机复杂场景下的目标检测问题进行研究,主要研究内容包含以下三部分:（1）提出了复杂场景下基于特征金字塔的小目标检测模型。在特征提取阶段通过特征金字塔垂直和旁支两条支线,实现多尺度特征图的提取和融合,并从空间维度和通道维度,对特征图进行处理得到相对更全面的信息。基于实验对比,在两个数据集的验证下m AP均有提升,最高分别提升14.3%和23.3%。（2）提出了基于关联对齐距离的领域自适应目标检测算法。以Faster R-CNN网络为基础添加一个自适应层,将其应用与特征提取模块之后,来学习源域和目标域之间弱特征表示,最后基于关联对齐距离设计域间损失函数,减少域间分布差异,提升模型的自适应能力。在实验结果的佐证下,本方法与其他2种目标检测方法相比,约有0.34%～12.88%的性能提升。（3）提出了基于知识蒸馏的自适应轻量化目标检测模型。将设计的小目标检测模型作为教师模型,选取Mobile Net作学生模型。将参数量大的教师模型知识,迁移到参数量小的模型上,达到模型精度和模型大小及计算时间的平衡。实验结果表明,经过知识蒸馏算法后,模型的大小得到了显著的压缩,压缩百分比为83.7%。经实验验证,本文所提出的方法,能够在无人机复杂场景下,对空中采集的小目标数据进行检测;解决域间漂移问题,实现对共性特征的对齐效果;解决无人机算力、存储有限的问题,更好地满足未来无人机在目标检测任务场景下的应用。
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