基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法 |
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引用本文: | 程换新,乔庆元,骆晓玲,于沙家.基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法[J].无线电工程,2024(4):871-881. |
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作者姓名: | 程换新 乔庆元 骆晓玲 于沙家 |
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作者单位: | 1. 青岛科技大学自动化与电子工程学院;2. 青岛科技大学机电工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62273192)~~; |
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摘 要: | 针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7%,较YOLOv8s提升了1.5%,参数量降低了42%,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性。
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关 键 词: | 航拍图像 小目标检测 YOLOv8 Bi-YOLOv8 轻量化 |
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