【摘 要】
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无人机因其飞行高度和拍摄角度的独特性，采集的遥感图像中存在大量小目标。小目标物体像素小、语义信息少，容易受背景信息干扰和出现聚集遮挡，是当前检测模型性能不佳的主要原因之一。因此，文章提出一种面向小目标的无人机图像目标检测模型UAIDet（Unmanned Aerial Vehicles Images Detector），从解决信息冲突和检测框回归难入手，提升模型的检测性能。其一，构建自适应的通道融
【基金项目】
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国家重点研发项目（2019YFD0900800/05）； 国家自然科学基金项目（61773415）； 福建理工大学科技项目（GY-Z220205）；
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无人机因其飞行高度和拍摄角度的独特性，采集的遥感图像中存在大量小目标。小目标物体像素小、语义信息少，容易受背景信息干扰和出现聚集遮挡，是当前检测模型性能不佳的主要原因之一。因此，文章提出一种面向小目标的无人机图像目标检测模型UAIDet（Unmanned Aerial Vehicles Images Detector），从解决信息冲突和检测框回归难入手，提升模型的检测性能。其一，构建自适应的通道融合模块，在特征融合阶段动态学习通道权重以过滤不同尺度特征之间的信息冲突，抑制特征融合时的尺度不一致性，提高小目标物体的检测能力；其二，设计误差敏感定位损失函数，在小目标物体检测框的收敛阶段提出偏移敏感损失项以解决小目标对几何误差的敏感性，提高定位损失函数的鲁棒性，优化小目标物体的检测精度。在数据集Visdrone2022上对文章方法进行实验，mAP（meanS Average Precision）和AP50（Average Precision at IOU threshold 50%）分别达到了22.0%和37.1%，相较于基准模型分别提高3%和4.7%。TinyPerson数据集上的mAP和AP50为9.9%和29.1%，分别提高了4.29%和4.2%，证明UAIDet模型的有效性和鲁棒性。
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