【摘 要】
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针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题，提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA，捕捉细节信息，以提高模型的特征提取能力；并改进C2f模块，减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部，增强了模型多尺度特征融合能力，改善网络对小目标检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数，引入一种动
【基金项目】
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国家自然科学基金（62273192）资助项目；
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针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题，提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA，捕捉细节信息，以提高模型的特征提取能力；并改进C2f模块，减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部，增强了模型多尺度特征融合能力，改善网络对小目标检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数，引入一种动态非单调聚焦机制，提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明，本文提出算法的mAP50为40.7％，较YOLOv8s提升了1.5％，参数量降低了42％，同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升，证明了改进算法的有效性和先进性。
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