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作者：姜贸翔;司占军;
单位：天津科技大学人工智能学院;
摘要：针对无人机航拍图像小目标的检测精度低且易被漏检和误检的挑战，本研究提出了一种基于YOLOv8的改进无人机图像目标检测算法。首先，采用CoordAtt注意机制增强了骨干网络的特征提取能力，从而减少了来自背景的干扰。然后，使用增加小目标检测层的BiFPN特征融合网络，提升模型对小目标的感知能力。此外，还设计并提出了一个多层融合模块，以有效地集成浅层和深层信息。使用增强的MPDIoU损失函数进一步提高了检测性能。基于公开的VisDrone2019数据集的实验结果表明，改进后的模型相比于YOLOv8基线模型，mAP@0.5提高了20%，改进方法提高了模型对小目标的检测精度。
关键词：无人机;;YOLOv8;;注意力机制;;多尺度目标检测;;MPDIoU
