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基于注意力与通道重排的无人机对地目标检测算法
引用本文:李佳一,闫振纲,闫克丁,赵英然,檀蕊莲,梁超.基于注意力与通道重排的无人机对地目标检测算法[J].兵器装备工程学报,2024(3):306-313.
作者姓名:李佳一  闫振纲  闫克丁  赵英然  檀蕊莲  梁超
作者单位:1. 西安工业大学电子信息工程学院;2. 北京航宇创通技术股份有限公司;3. 西安现代控制技术研究院
摘    要:无人机自主察打对地攻击场景中,针对无人机作战时效性强,地面目标识别场景复杂,存在模型训练、推理速度慢,小目标检测漏检、误检的问题,提出一种基于注意力机制与通道重排思想的无人机对地目标检测算法。该算法引入CA(coordinate attention)注意力机制,可提高网络对关注部分的特征提取能力;且对主干网络进行通道重排(channel shuffle)轻量化处理,可有效减少多次卷积造成的特征损失;最后,为提升战时训练及推理速度,替换部分激活函数为H-Swish,优化其损失函数为CIoU(complete intersection over union)。实验证明:采用改进的新算法,提升了28.4%训练速度,目标识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达99.1%,可实现最小目标检测为19*25像素,经TensorRT加速后检测速率达72.99 FPS,满足实时检测需求,针对复杂地形下的坦克小目标检测性能较好。

关 键 词:小目标检测  深度学习  注意力机制  通道重排  轻量化模型
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