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Aerial small target detection algorithm based on cross-scale separated attention
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PRE
AI
DOI：10.1371/journal.pone.0337318.png)
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摘要
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在UAV航拍场景中，目标表现出多尺度分布、小目标占比高、遮挡复杂及背景干扰强等特点。这些特点对检测算法在精细特征提取、跨尺度融合能力及抗遮挡性方面提出了高要求。YOLOv11s模型在实际应用中存在显著局限性：其特征提取模块语义表示单一，传统特征金字塔网络对多尺度目标的检测能力有限，且在目标遮挡时缺乏有效的特征补偿机制。为解决这些问题，我们提出了一种名为UAS-YOLO（基于通用倒置瓶颈与自适应BiFPN及分离增强注意力模块的YOLO）的UAV航拍小目标检测算法，该算法包含三项关键优化。首先，设计自适应双向特征金字塔网络（ABiFPN）作为Neck结构。通过跨尺度连接与动态加权融合，ABiFPN根据目标尺度特征调整权重分配，聚焦增强小目标相关尺度的特征集成，提升多尺度特征表示能力。其次，引入分离增强注意力模块（SEAM）替换原SPPF模块。该模块聚焦关键目标区域，增强无遮挡区域的有效特征响应，并针对性补偿遮挡区域的特征信息损失，从而提升遮挡小目标的检测稳定性。第三，提出通用倒置瓶颈（UIB）结构，与C3K2模块融合形成C3K2_UIB模块。通过动态通道注意力与空间特征重校准，C3K2_UIB抑制背景噪声；尽管参数量增加34%，但通过高效特征选择提升检测精度，在精度与复杂度间取得平衡。实验结果表明，在VisDrone2019数据集及Kaggle的TinyPerson数据集上，本算法的mAP分别提升4.9和2.1个百分点。此外，相较于现有先进算法，本算法展现出更大优势，有效解决了复杂UAV场景下的小目标检测难题。
Keyword:
UAV aerial photography
small target detection
cross-scale feature fusion
occlusion resistance
attention mechanism
期刊
IF:
2.6
论文数:
2.6W
被引数:
81.6W
机构
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