改進(jìn)YOLOv5的無人機(jī)小目標(biāo)檢測方法研究

摘要： 無人機(jī)拍攝圖像的小目標(biāo)具有特征信息不明顯、背景復(fù)雜和部分目標(biāo)遮擋的特點(diǎn)，導(dǎo)致檢測時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤檢和漏檢的問題。針對(duì)這些問題，提出一種改進(jìn)YOLOv5的無人機(jī)小目標(biāo)檢測方法 SDT-YOLOv5。首先對(duì)數(shù)據(jù)集圖像進(jìn)行切片處理，使得每個(gè)切片中小目標(biāo)的占比變高，提高小目標(biāo)的識(shí)別能力。其次采用動(dòng)態(tài)解耦檢測頭，引入動(dòng)態(tài)卷積和自適應(yīng)感受野機(jī)制，同時(shí)將檢測頭的分類和回歸分支解耦，以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的特征...