基于特征聚合与多元协同特征交互的航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像目标尺寸太小、包含的特征信息较少,导致现有的检测算法对小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于特征聚合与多元协同特征交互的无人机航拍图像小目标检测算法。首先,针对主干网对特征提取不足的问题,采用Swin Transformer作为RetinaNet主干网络,以增强算法对全局信息的提取能力。其次,为提高网络对远处目标即小目标的检测能力,设计出一种高效的小目标特征聚合网络(SFANet),实现对浅层特征图小目标细节信息的充分整合。最后,为进一步提高网络对多尺度目标的检测性能,使低层特征信息流向高层,提出全新的多元协同特征交互模板(MCFIM)。在公开无人机航拍数据集VisDrone2019-DET上的实验结果表明,所提算法相较于原RetinaNet基线网络检测精度提高7.6%,对于小目标具有更好的检测效果。