高阶深度可分离无人机图像小目标检测算法

当前无人机图像中存在小目标数量众多、背景复杂的特点, 目标检测中易造成漏检误检率较高的问题, 针对这些问题, 提出一种高阶深度可分离无人机图像小目标检测算法. 首先, 结合CSPNet结构与ConvMixer网络, 深度可分离卷积核, 获取梯度结合信息, 并引入递归门控卷积C3模块, 提升模型的高阶空间交互能力, 增强网络对小目标的敏感度; 其次, 检测头采用两个头部进行解耦, 分别输出特征图分类和位置信息, 加快模型收敛速度; 最后, 使用边框损失函数EIoU, 提高检测框精准度. 在VisDrone2019数据集上的实验结果表明, 该模型检测精度达到了35.1%, 模型漏检率和误检率有明显下降, 能够有效地应用于无人机图像小目标检测任务. 在DOTA 1.0数据集和HRSID数据集上进行模型泛化能力测试, 实验结果表明, 该模型具有良好的鲁棒性.