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目标检测是众多无人驾驶最广泛的应用之一飞行器UAV任务。由于无人机的拍摄角度和飞行高度与一般情况下小物体在航空图像中占很大比例而普通物体探测器在航空图像中不是非常有效。此外由于的计算资源无人机平台通常是有限的普通探测器的部署有大量无人机平台上的参数很难确定。本文提出了一种轻量级的对象检测器YOLOUAVlite用于航空图像。首先空间注意力模块和坐标注意力模块是修改并组合形成一个新的空间坐标自注意SCSA模块该模块集成空间、位置和通道信息以增强对象表示。关于这个在此基础上我们构建了一个名为CSAshuffleenet的轻量级主干它结合了增强型Shuf fle eNetES网络具有拟议的SCSA模式。关于这个 在此基础上我们构建了一个名为SCSAshuf fleenet的轻量级主干它结合了增强型Shuf fle eNetES网络具有拟议的SCSA模块以改进特征提取并减少模型大小。其次我们提出了一种改进的特征金字塔模型即Slim-BiFPN其中我们构造了新的轻量级卷积块以减少特征过程中的信息损失地图融合过程同时减少模型权重。最后定位损失函数为改进以提高边界框回归率同时提高定位精度。在VisDrone-DET2021数据集上进行的大量实验表明与YOLOv5-N基线所提出的YOLO UAVlite将参数数量减少了25.8%并且在mAP0.50中实现了10.9%的增益。与其他轻质探测器相比mAP和改进了参数的数量。
二、网络模型及核心创新点 三、实验效果部分展示 五、实验结论
在这项研究中提出了一种轻型探测器YOLO UAVlite来应对这一挑战航空图像中的小规模物体检测。网络结构基于在YOLOv5-N算法上提高了对小物体的检测效果。我们修改空间和坐标的注意力并结合它们的优势产生新的注意力称为SCSA它将空间、位置和通道信息集成到增强对象表示。我们提出了一个基于SACA的骨干网络ES。改进后的主干网大大提高了检测性能尤其是对 小物体。所提出的Slim BiFPN大大简化了网络并且SCSA对模块进行了融合减少了信息丢失避免了精度损失。最后我们扩展通过优化损耗来减少小物体的损耗作用。
注论文原文出自A Lightweight Object Detector Based on Spatial-Coordinate Self-Attention for UAV Aerial Images 本文仅用于学术分享如有侵权请联系后台作删文处理。 解读的系列文章本人已进行创新点代码复现有需要的朋友欢迎关注私信我获取❤ 。
