【摘 要】
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无人机视角下的航拍图像车辆检测任务存在场景复杂容易误检漏检，小尺度目标多的问题，兼顾车辆检测实时性要求，基于轻量高效的YOLOv5s网络提出一种改进网络。首先引入轻量化特征增强表示模块，特征增强表示模块基于特征内容在更大的感受野聚合上下文信息，降低了网络的误检率与漏检率；然后根据车辆目标的尺度分布，重新设计特征融合网络，使用特征增强表示模块进一步提取有利于小目标检测的更高分辨率的特征图，同时裁剪无
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.62101204）； 湖北省自然科学基金（No.2020CFB474）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助（No.CCNU20ZT002）；
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无人机视角下的航拍图像车辆检测任务存在场景复杂容易误检漏检，小尺度目标多的问题，兼顾车辆检测实时性要求，基于轻量高效的YOLOv5s网络提出一种改进网络。首先引入轻量化特征增强表示模块，特征增强表示模块基于特征内容在更大的感受野聚合上下文信息，降低了网络的误检率与漏检率；然后根据车辆目标的尺度分布，重新设计特征融合网络，使用特征增强表示模块进一步提取有利于小目标检测的更高分辨率的特征图，同时裁剪无效检测分支；最后使用Kmeans++算法聚类anchor，得到更优的锚框参数。本文改进后的网络均值平均检测精度（mAP）达到67.3%，相比YOLOv5s网络提升了5.5%，参数量减少20.4%，速度达81FPS。本文网络保持了YOLOv5s网络的轻量高效，得到了优于YOLOv5s的检测精度，能够实现更准确的实时车辆检测。
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