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作者：金涛;李昭蒂;
单位：齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院;
摘要：针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题，提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取，使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力；同时，采用NWD作为新度量改进损失函数，以更精确衡量边界框相似性。此外，使用轻量级上采样算子CARAFE扩大感受野并聚合上下文信息。在VisDrone2019和NWPU VHR-10数据集上的实验表明，改进算法与原算法相比，mAP0.5和mAP0.5∶0.95指标均有显著提升，且与其他主流算法相比，检测精度也有明显优势。该方法为复杂环境下无人机图像小目标检测的实际应用提供了技术支撑，有助于推动相关领域的技术进步。
关键词：无人机图像;;YOLOv7算法;;小目标检测;;注意力机制;;激活函数
基金资助：黑龙江省省属本科高校基本科研业务项目(145309618)
