【摘 要】
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小目标检测的应用场景广泛,也是目标检测与识别的研究难点,因此,提高小目标检测的精度具有重要的理论和现实意义。然而,现有的目标检测算法在小目标的检测任务中效果差强人意,为提升该任务的检测精度,本文提出一类基于YOLOv4（You Only Look Once version4）模型的泛化改进算法,通过结合空间注意力和通道注意力网络来增强目标特征图的权重,并将其命名为混合注意力网络（Mixed Att
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小目标检测的应用场景广泛,也是目标检测与识别的研究难点,因此,提高小目标检测的精度具有重要的理论和现实意义。然而,现有的目标检测算法在小目标的检测任务中效果差强人意,为提升该任务的检测精度,本文提出一类基于YOLOv4（You Only Look Once version4）模型的泛化改进算法,通过结合空间注意力和通道注意力网络来增强目标特征图的权重,并将其命名为混合注意力网络（Mixed Attention Network,MA）,我们将改进后的网络称为YOLOv4-MA（YOLOv4 with Mixed Attention）。针对小目标检测过程中存在的漏检和误检问题,YOLOv4-MA算法从特征提取与特征融合的角度来提高小目标的检测精度,并且在行人重识别、人脸识别等领域得到了应用。论文主要包含以下内容:特征提取和特征融合。本文首先介绍了小目标检测的研究方法和研究意义以及国内外的研究现状。针对小目标特征表达能力弱、样本失衡和分布不均等难点,从特征提取的角度,本文提出一种新颖的注意力模型MA,用于提高小目标类别在特征图中的权重。同时,在训练前通过优化Mosaic增广算法和利用KMeans++对小目标数据集进行二次聚类来提高模型的鲁棒性和检测精度。最后,本文利用聚焦且高效的交并比损失函数（Focal and Efficient Intersection Over Union,Focal-EIOU）替换完全交并比损失函数（Complete Intersection Over Union,CIOU）来缓解小目标特征传递过程中的梯度爆炸问题。本文在增广后的PASCAL VOC和Visdrone数据集上进行大量对比实验来验证YOLOv4-MA算法的有效性。除上述内容外,本文从特征融合的角度对YOLOv4-MA网络进行优化。由于小目标并不单独存在,往往与背景和其他目标存在一定的关联,从而本文设计出感受野更大的膨胀卷积模块（Dilated Convolution Module,DCM）来挖掘特征图的关联信息。同时,在YOLOv4-MA网络的颈部增加反卷积模块（Double Deconvolution Module,DDM）来提高语义信息的融合能力。最后,利用性能更优的注意力引导的特征金字塔网络（Attention-guided Context Feature Pyramid Network,AC-FPN）替代路径聚合网络（Path Aggregation Network,PANet）中的FPN。在增广后的PASCAL VOC和Visdrone数据集上经过大量对比实验来证明优化方案的有效性。
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