【摘 要】
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为解决现实场景下无人机目标被部分遮挡，导致不易检测问题，本文提出了基于YOLOX-S改进的反无人机系统目标检测算法YOLOX-drone.首先，建立无人机图像数据集；其次，搭建YOLOX-S目标检测网络，在此基础上引入坐标注意力机制，来增强无人机的目标图像显著度，突出有用特征抑制无用特征；然后，再去除特征融合层中自下而上的路径增强结构，减少网络复杂度，并设计了自适应特征融合网络结构，增强有用特征的
【基金项目】
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吉林省科技厅重点科技研发项目（20180201058SF）； 吉林省教育厅科学技术研究项目（JJKH20210812KJ）；
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为解决现实场景下无人机目标被部分遮挡，导致不易检测问题，本文提出了基于YOLOX-S改进的反无人机系统目标检测算法YOLOX-drone.首先，建立无人机图像数据集；其次，搭建YOLOX-S目标检测网络，在此基础上引入坐标注意力机制，来增强无人机的目标图像显著度，突出有用特征抑制无用特征；然后，再去除特征融合层中自下而上的路径增强结构，减少网络复杂度，并设计了自适应特征融合网络结构，增强有用特征的表达能力，抑制干扰，提升检测精度.在DUT-AntiUAV数据集上的测试结果表明：YOLOX-drone与YOLOX-S、YOLOv5-S和YOLOX-tiny相比，平均准确率（IoU=0.5）提升了3.2%、4.7%和10.1%；在自建的无人机图像数据集上的测试结果表明：YOLOX-drone与原YOLOX-S目标检测模型相比，在无遮挡、一般遮挡、严重遮挡情况下，平均准确率（IoU=0.5）分别提高了2.4%、2.1%和6.4%，验证了改进的算法具有良好的抗遮挡检测能力.
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