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申请/专利权人：天津城建大学
摘要：本发明公开了一种无人机航拍图像小目标检测方法，包括以下内容：将待检测无人机航拍图像输入至航拍小图像目标检测模型，输出得到检测结果。其中检测模型通过无人机航拍图像小目标检测网络训练得到，该检测网络包括：改进的骨干网络：采用步幅为1的NSD卷积替换YOLOv8骨干网络中第3、4、5三个步幅为2的标准卷积；双域自适应多尺度特征融合模块，包括自适应权重融合模块和基于频域的注入模块，其中自适应权重融合模块通过特征层提取全局融合信息得到全局特征，基于频域的注入模块将全局特征注入每一特征层的局部特征中；HA‑Head检测头：在YOLOv8检测头前增加基于BRA和CAB的混合注意力模块；增加的针对P2层特征图的检测层。
主权项：1.一种无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，包括以下内容：获取待检测无人机航拍图像；将所述待检图像输入至无人机航拍图像小目标检测模型，得到航拍小图像目标检测模型输出的检测结果；所述无人机航拍图像小目标检测模型由无人机航拍图像小目标检测网络训练得到；所述无人机航拍图像小目标检测网络包括：改进的骨干网络：采用步幅为1的NSD卷积替换YOLOv8骨干网络中第3、4、5三个步幅为2的标准卷积；双域自适应多尺度特征融合模块，包括自适应权重融合模块和基于频域的注入模块，其中自适应权重融合模块通过特征层提取全局融合信息得到全局特征，基于频域的注入模块将全局特征注入每一特征层的局部特征中；HA-Head检测头：在YOLOv8检测头前增加基于BRA和CAB的混合注意力模块；增加的针对P2层特征图的检测层：骨干网络P2层输出的局部特征输入到颈部网络中，先与全局特征融合，再与原有颈部网络特征金字塔结构的自上而下分支四倍上采样特征图拼接融合，拼接融合特征一支路卷积拼接至原有颈部网络特征金字塔网络自下而上分支中，另一支路输入到新增的HA-Head检测头。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津城建大学 一种无人机航拍图像小目标检测方法
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