自适应前景聚焦无人机航拍图像目标检测

针对无人机航拍图像前景目标尺度差异大、样本空间分布不均衡、背景冗余占比高所导致的漏检和误检问题,本文提出一种自适应前景聚焦无人机航拍图像目标检测算法。首先,构建全景特征细化分类层,通过重参数空间像素方差法及混洗操作,增强算法聚焦能力,提高前景样本特征的表示质量。其次,采用分离-学习-融合策略设计自适应双维特征采样单元,加强对前景焦点特征提取能力和背景细节信息保留能力,改善误检情况,加快推理速度。然后,结合多分支结构和广播自注意力机制构造多路径信息整合模块,解决下采样引起的歧义映射问题,优化特征的交互与整合,提高算法对多尺度目标的识别、定位能力,降低模型计算量。最终,引入自适应前景聚焦检测头,运用动态聚焦机制,增强前景目标检测精度,抑制背景干扰。在公开数据集Vis Drone2019和Vis Drone2021上进行相关实验,实验结果表明,该方法m AP@0.5数值达到了45.1%和43.1%,较基线模型分别提升6.6%和5.7%,且优于其他对比算法,表明该算法显著提升了检测精度,具备良好的普适性与实时性。