典型文献
基于无人机的轻量化小目标检测网络
文献摘要：
在无人机端进行目标检测时,存在机载嵌入式设备算力有限、目标较小、背景复杂、图像分辨率低的问题.为此,目标检测网络采用YOLO体系框架进行轻量化和提升精度的改进.主干特征提取网络部分融合SPP模块,特征加强网络部分引入注意力机制,特征输出部分采用解耦头结构.通过对比测试验证了改进的算法具备实时性和高精度,适合无人机端的应用.
文献关键词：
无人机;YOLO;轻量化;注意力机制;小目标检测
中图分类号：
作者姓名：
丛玉华;何啸;邢长达;成旭明;唐鑫;王志胜;欧阳权
作者机构：
南京航空航天大学自动化学院,南京 210006;南京理工大学紫金学院,南京 210023;南京航空航天大学深圳研究院,广东深圳 518063
文献出处：
引用格式：
[1]丛玉华;何啸;邢长达;成旭明;唐鑫;王志胜;欧阳权-.基于无人机的轻量化小目标检测网络)[J].弹箭与制导学报,2022(06):6-12
A类：
B类：
小目标检测,目标检测网络,机载,嵌入式设备,算力,图像分辨率,YOLO,体系框架,主干特征提取网络,网络部,SPP,特征加强,注意力机制,解耦,对比测试,比测试验,测试验证
AB值：
0.355022
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
