摘 要：随着无人机平台的发展，航拍小目标检测成为当下研究热点。为了更有效地解决航拍小目标检测存在的漏检、错检以及重复检测等问题，提出了一种基于注意力与自适应特征融合机制的小目标检测算法ST-YOLOX(small target-YOLOX)。本算法在CSPDarknet 中融合了全局注意力模块(GC)以及可变形卷积(DC)，增强主干网络对小目标特征的提取能力；采用四尺度自适应空间特征融合金字塔，抑制不同尺度之间的不一致信息，提升小目标特征表达的准确性；优化损失函数以及标签分配策略，提高算法检测精度。实验表明：ST-YOLOX 在VisDrone-DET 2019 数据集中的平均检测精度(mAP)为21.83%，比YOLOX-s 模型提升了3.78%，比PPYOLOE-s 模型提升了2.99%，比YOLOv5-s模型提升了6.21%。航拍结果证明，本文算法的小目标检测准确率得到显著提高。

论文下载：

09.pdf

  浏览次数：