【摘 要】
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低空无人机以其独特视角优势,在安保巡逻和巡检侦查等方面可以节省大量人力和时间成本,但远距离航拍的对地目标尺寸小且外观模糊,传统目标检测算法在小目标检测领域面临巨大挑战。随着信息化时代海量数据的收集,传统目标检测算法被深度学习算法逐步取代并占据优势,但因其模型庞大的运算量难以部署在资源有限的设备上。本文主要在减少模型运算量的前提下,实现航拍对地小目标检测算法的改进和优化。（1）本文选择YOLOv3-
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低空无人机以其独特视角优势,在安保巡逻和巡检侦查等方面可以节省大量人力和时间成本,但远距离航拍的对地目标尺寸小且外观模糊,传统目标检测算法在小目标检测领域面临巨大挑战。随着信息化时代海量数据的收集,传统目标检测算法被深度学习算法逐步取代并占据优势,但因其模型庞大的运算量难以部署在资源有限的设备上。本文主要在减少模型运算量的前提下,实现航拍对地小目标检测算法的改进和优化。（1）本文选择YOLOv3-Tiny网络模型为主干网络,并基于主干网络采用图像特征金字塔结构进行扩充,实现多级特征融合预测。为消除卷积过程中池化操作以及多层结构中多尺度操作导致的空间特征信息层级化丢失,提出了基于残差结构的空间注意力机制。（2）本文针对One-Stage目标检测算法中边界回归精度低的问题,提出了基于奖赏机制的边界回归模型。引入强化学习的思想在原生边界回归策略的粗定位基础上指导边界框回归,采用变体Io U计算方式作为奖赏函数的评价指标进行精细调整。（3）本文采用深度可分离卷积思想进行网络模型轻量化,以深度可分离卷积独特的低运算量的优越性,基于残差结构将其部分标准卷积进行可分离卷积替换,从而减少卷积层运算量和参数量,得到轻量化后的小目标检测模型。本文选取Vis Drone2019数据集作为实验数据支撑。实验结果表明,本文改进的小目标检测模型的m AP值为33.15%,边界回归精度提高23.74%,在保证小目标检测精度损失不超过5%的前提下,模型压缩比达到25.37%。
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