改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法

作者：杨永刚; 谢睿夫; 龚泽川

来源：计算机工程与应用, 2023, 1-11.

• 无人机
• YOLOv7-tiny
• 目标检测
• CA注意力机制
• 损失函数

针对无人机视角下小目标难以检测、目标密集和环境复杂导致漏检概率增加的问题，提出一种改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法。首先，在原主干网络的基础上增加一个并行网络，加强主干网络对特征图信息的提取能力；其次，增加细小目标采样尺度并改进FPN结构，使主干网络输出的特征图可以用于后续上采样和下采样当中，提高网络精度；然后，加入CA注意力机制，优化主干网络输出特征图，减少特征信息损失；最后，使用WIoU损失函数计算定位损失，增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明，相较于原算法，改进YOLOv7-tiny算法的准确率和召回率分别提升了2.8%和2.7%，mAP@0.5和mAP@.5:.95分别提升了3.8%和3.2%，有效提高了算法的检测精度。

• 出版日期2023
• 单位中国民航大学