MFE-YOLOX:无人机航拍下密集小目标检测算法

摘要

针对无人机航拍时物体尺度变化大，检测目标大多较小且物体较密集的问题，提出一种混合特征增强结构(mix feature enhancement, MFE)方法。通过在超分辨率方法中加入注意力机制以增强小目标信息提取，利用一种新的特征层融合计算方法，加强不同特征层间的融合效率，提高了中小型目标的检测精度；设计了尾端感受野扩大层以扩大尾端特征层感受野，使检测头可接收丰富的物体信息来定位并区分密集物体。实验在数据集VisDrone2021的测试集上进行测试，MFE-YOLOX网络的AP50结果为47.78%,在参数量、计算量与原网络相近的情况下精度提高了9.43个百分点。

关键词

小目标检测 / 无人机 / 注意力机制 / 特征融合 / YOLOX

基金资助

国家自然科学基金项目(52165062); 广西自然科学基金重点项目(2020JJD160004)