融合多尺度注意力机制和改进特征融合的轻量化水面小目标检测模型

摘要

在复杂水面场景下，针对小目标检测精度较低、漏检率高和计算资源有限的问题，提出一种融合多尺度注意力机制和改进特征融合的轻量化水面小目标检测模型。根据中心度理论，设计新的主干网络，利用多尺度注意力机制增强模型的特征提取能力，利用部分卷积从减少特征图冗余的角度改进颈部网络，有效降低模型计算量。使用大型可分离核注意力模块改进快速空间金字塔池化模块，提升模型的特征融合能力。实验结果表明，与其他模型相比，本文模型的检测精度高、漏检率低、参数量少。

关键词

小目标检测 / 特征融合 / 多尺度注意力机制 / 特征图冗余