基于YOLOv8改进的无人机视觉小目标检测模型

摘要

针对无人机航拍图像中小目标易误检和漏检的问题以及无人机检测对实时性和轻量化的需求，提出一种基于YOLOv8改进的轻巧高效模型.首先，将YOLOv8的Neck部分简化为特征金字塔网络，使模型有效利用浅层网络提取的细节信息，并增加特征融合模块为Head层提供更利于小目标检测的特征；其次，在Backbone部分集成高效局部注意力机制以实现对目标区域的精确定位.实验结果表明，与YOLOv8s相比，改进模型的参数量和模型规模分别降低50%,mAP_0.5和检测速度分别提升4%.该改进模型为无人机检测领域的部署提供了新思路.

关键词

小目标检测 / YOLOv8 / 高效局部注意力机制 / 模型轻量化 / 无人机航拍