改进YOLOv8n的无人机航拍小目标检测算法

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作者 雷帮军 余翱 +1 位作者 吴正平 余快 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期26-34,共9页

针对无人机航拍图像目标密集、尺度小、特征信息易丢失、漏检和误检严重,提出一种基于YOLOv8n改进的航拍小目标检测算法GI⁃YOLOv8n。GI⁃YOLOv8n重新设计网络结构,改进特征融合网络,加入跨层连接,最大化保留小目标位置细节信息和语义信息... 针对无人机航拍图像目标密集、尺度小、特征信息易丢失、漏检和误检严重,提出一种基于YOLOv8n改进的航拍小目标检测算法GI⁃YOLOv8n。GI⁃YOLOv8n重新设计网络结构,改进特征融合网络,加入跨层连接,最大化保留小目标位置细节信息和语义信息,新增极小目标检测层,提高检测精度;引入基于注意力机制的动态检测头,并用轻量化卷积模块GSConv进行改进,在尺度感知、空间感知、任务感知方面加强小目标的定位性能;最后引入Inner⁃CIoU损失函数,使用辅助边界框计算损失,加快模型回归速度,提高检测性能。实验结果表明,在VisDrone2019数据集上,GI⁃YOLOv8n的精确率、召回率、平均检测精度分别为50.7%、39.8%、41.5%,相较于YOLOv8n分别提高了7.1%、7.4%、8.7%,检测速度为81 f/s,满足航拍目标检测实时性要求。对比其他航拍目标检测算法,检测精度和速度均有提升。 展开更多

关键词 无人机航拍 特征融合 小目标检测层 注意力机制 动态检测头 损失函数

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基于上下文空间感知的遥感图像旋转目标检测

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作者 雷帮军 朱涵 《电光与控制》 北大核心 2025年第3期69-75,共7页

遥感图像处理旋转目标检测任务存在尺度变化大、背景复杂、目标方向任意的特点,给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题,结合YOLOv5s检测器,提出了基于上下文空间感知的旋转目标检测框架。首先,设计了上下文空间感知模块(CSPM)构造主... 遥感图像处理旋转目标检测任务存在尺度变化大、背景复杂、目标方向任意的特点,给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题,结合YOLOv5s检测器,提出了基于上下文空间感知的旋转目标检测框架。首先,设计了上下文空间感知模块(CSPM)构造主干网络,获取更全面的局部上下文信息与全局空间感知信息,解决网络模型对多尺度目标的特征提取能力不足的问题;其次,在特征融合部分引入无参数注意力机制SimAM,基于神经元抑制原理自适应融合重要信息,解决模型在复杂背景下的误检和漏检问题;最后,增加角度参数回归旋转目标方向,解决任意方向目标回归的问题,同时采用GWDL(Gaussian Wasserstein Distance Loss)计算旋转框损失,参数联合优化,提升检测精度。提出的目标检测算法在HRSC2016数据集上的Recall、Precision和mAP_(50)分别达到了0.955、0.916、0.904,具有最优的检测效果,同时检测速度达到了140.8帧/s,具有实时性。 展开更多

关键词 遥感图像 上下文模块 注意力机制 旋转目标检测

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基于位置感知和跨层特征融合的航拍小目标检测算法 被引量：2

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作者 雷帮军 余翱 +1 位作者 吴正平 余快 《电子测量技术》 北大核心 2024年第5期112-123,共12页

针对航拍图像目标尺度小、背景复杂、漏检和误检严重,提出了一种基于位置感知和跨层特征融合的航拍小目标检测算法DC-YOLOv8s。DC-YOLOv8s新增小目标检测层,增强对小目标尺度的敏感性,提高检测精度。为了减少特征信息的丢失,设计了跨层... 针对航拍图像目标尺度小、背景复杂、漏检和误检严重,提出了一种基于位置感知和跨层特征融合的航拍小目标检测算法DC-YOLOv8s。DC-YOLOv8s新增小目标检测层,增强对小目标尺度的敏感性,提高检测精度。为了减少特征信息的丢失,设计了跨层特征融合模块,充分融合小目标浅层语义信息和深层语义信息,丰富特征表示。改进C 2f结构,结合可变性卷积设计了基于位置感知融入残差的感受野注意力模块,适应航拍小目标形状的变化,快速提取感受野特征,降低漏检和误检率。最后使用基于注意力机制的动态检测头在尺度感知、空间感知、任务感知方面提高复杂场景下小目标的定位性能。实验表明,在VisDrone2019数据集上,DC-YOLOv8s在P、R、mAP上相较于YOLOv8s分别提高了7.2%、7.5%、9.1%,显著提高了小目标检测的性能,FPS为71帧,满足实时性要求。在VOC2007+2012上进行模型泛化性实验验证,效果优于其他经典算法。 展开更多

关键词 小目标检测层 跨层特征融合 位置感知 感受野 动态检测头

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改进的DeepLabCut鱼类游动轨迹提取 被引量：1

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作者 雷帮军 裴斐 +1 位作者 吴正平 张海镔 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2024年第2期61-69,共9页

针对现有的鱼类游动轨迹提取方法在提取效率和准确率方面不能同时兼顾的问题,提出了一种改进的DeepLabCut方法用于鱼类背部关键点识别和定位。首先,选择了轻量级卷积神经网络模型EfficientNet-B0作为DeepLabCut的主干网络模型,用于提取... 针对现有的鱼类游动轨迹提取方法在提取效率和准确率方面不能同时兼顾的问题,提出了一种改进的DeepLabCut方法用于鱼类背部关键点识别和定位。首先,选择了轻量级卷积神经网络模型EfficientNet-B0作为DeepLabCut的主干网络模型,用于提取鱼类背部关键点的特征,为了增强EfficientNet-B0的表征能力,在网络模型中引入了改进的CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,将CBAM中的空间注意力模块和通道注意力模块从原来的串行连接方式改为并行连接,以解决两种注意力模块之间因串行连接而导致的互相干扰问题。其次,基于MSE(Mean Squared Error)损失函数提出了一种分段式损失函数H_MSE用于模型的训练,分段式损失函数H_MSE相对于传统的损失函数具有较强的鲁棒性,其在处理数据中的异常值时能表现出较低的敏感性。最后,采用了半监督学习方法对关键点进行自动标记来减少人工标记数据时产生的误差。结果显示:相比于DeepLabCut原始算法,识别误差RMSE(Root Mean Squared Error)平均降低了4.5像素;与目标检测算法Faster RCNN、SK-YOLOv5、ESB-YOLO、YOLOv8-Head-ECAM相比,识别误差RMSE平均降低了11.5像素,检测效果优于其他目标检测网络和原始网络,平均每张图像的检测时间为0.062 s,能够快速准确提取鱼道内鱼类的游动轨迹,为优化鱼道的水力设计指标提供了重要依据。 展开更多

关键词 鱼类识别 轨迹识别 关键点识别 DeepLabCut 半监督学习 损失函数 注意力机制

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基于多类别的遥感土地图像分割

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作者 余楷 裴斐 《电脑编程技巧与维护》 2024年第1期154-156,共3页

土地覆盖分类对于土地资源管理、耕地面积评价、经济评估,甚至国土安全和国家经济稳定具有重要意义。对遥感图像中的土地覆盖进行自动化分类,可以为土地资源管理分析等提供可靠、便捷的技术支持。目前大部分遥感图像分割模型都有模型大... 土地覆盖分类对于土地资源管理、耕地面积评价、经济评估,甚至国土安全和国家经济稳定具有重要意义。对遥感图像中的土地覆盖进行自动化分类,可以为土地资源管理分析等提供可靠、便捷的技术支持。目前大部分遥感图像分割模型都有模型大、运行环境要求高、分割速度慢等问题,为了解决这些问题,提出了一种轻量化并且高精度的图像分割模型L-NET。在公开数据集WHDLD上测试了L-NET的性能,测试表明L-NET在对比实验中的分割精度、参数量、计算量、运行速度等均为最优。 展开更多

关键词 土地覆盖分类 图像分割 轻量化 高精度

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基于DeepLabCut的观赏鱼姿态估计

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作者 裴斐 余楷 《电脑编程技巧与维护》 2024年第2期135-139,共5页

姿态估计是计算机视觉领域的研究热点之一,针对观赏鱼的姿态检测旨在从给定的图像或视频中识别观赏鱼的背部关键部位。由于观赏鱼在水下运动多变,所以容易产生运动模糊和遮挡等问题。首先,提出了一种基于DeepLabCut的观赏鱼背部姿态识... 姿态估计是计算机视觉领域的研究热点之一,针对观赏鱼的姿态检测旨在从给定的图像或视频中识别观赏鱼的背部关键部位。由于观赏鱼在水下运动多变,所以容易产生运动模糊和遮挡等问题。首先,提出了一种基于DeepLabCut的观赏鱼背部姿态识别方法,对比选择了轻量级深度卷积神经网络EfficientNet-B0,用于提取观赏鱼背部关键点的特征。同时,结合迁移学习领域的微调技术,通过微调网络模型,使其更适应观赏鱼背部姿态的检测任务。其次,采用Adam优化器并设置了自适应学习率调整策略,以加快网络模型的训练速度。最后,设计了最优的关键点分布方式和关键点大小,最大化提取有效特征,以提高观赏鱼背部姿态识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明,DeepLabCut观赏鱼姿态识别方法获得了较高的识别精度,RMSE(RootMeanSquaredError)平均误差不到4像素。 展开更多

关键词 鱼类 姿态估计 DeepLabCut方法

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基于双边滤波和小目标抑制的异源遥感变化检测 被引量：5

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作者 徐炜 王驿飞 +3 位作者 张艳 陈晓辉 徐劲节 王超 《电子测量技术》 北大核心 2021年第17期165-172,共8页

针对异源高分遥感影像变化检测中面临突出"伪变化"突出问题,提出了一种基于改进双边滤波和小目标抑制的变化检测方法。在传统基于全局像素的滤波策略的基础上,设计了一种分割对象边界约束条件下的改进双边滤波器,以提高对象... 针对异源高分遥感影像变化检测中面临突出"伪变化"突出问题,提出了一种基于改进双边滤波和小目标抑制的变化检测方法。在传统基于全局像素的滤波策略的基础上,设计了一种分割对象边界约束条件下的改进双边滤波器,以提高对象内部像素间的空间结构一致性;此外,为进一步弱化局部异常值所导致的"伪变化",提出了一种基于高阶神经元on-off通道的小目标抑制策略;最后,采用大津法对差分信息进行分类,从而获得最终变化检测结果。通过对多组异源高分遥感影像的实验结果表明,所提出方法能够有效减小"伪变化"所造成的检测误差,总体精度可达92.2%,误检率低于8.7%,在目视分析和定量评价中均显著优于3组对比方法。 展开更多

关键词 异源高分辨率遥感影像 变化检测 双边滤波 小目标

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面向高层地物的异源高分遥感影像配准方法 被引量：2

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作者 王非凡 徐炜 +3 位作者 陈晓辉 王帅 王驿飞 王超 《电子测量技术》 北大核心 2021年第16期156-167,共12页

由于传感器成像通常存在较大差异,异源高分辨率遥感影像配准面临着更加突出的局部变形问题。特别是城市中高层地物的相对视差偏移更加显著,从而在空间变换中产生严重的非线性误差。为此,提出了一种面向高层地物的异源高分遥感影像配准... 由于传感器成像通常存在较大差异,异源高分辨率遥感影像配准面临着更加突出的局部变形问题。特别是城市中高层地物的相对视差偏移更加显著,从而在空间变换中产生严重的非线性误差。为此,提出了一种面向高层地物的异源高分遥感影像配准方法。首先,通过开展阴影检测并结合影像分割,实现对高层地物的筛选。在此基础之上,提出了一种基于相位一致性的阈值自适应特征点提取策略,以提升高层地物中特征点数量与特征点整体分布均匀性。其次,通过引入阴影面积加权特征向量距离,以排除阴影对同名点对匹配干扰。最后,针对同名点对设计了一种变换误差自适应惩罚因子,以降低高层地物上空间变化差异对映射方程的影响权重。通过对多组异源高分遥感影像的配准实验表明,所提出方法的总体配准精度和均方根误差分别可达88.9%和1.481。 展开更多

关键词 图像配准 异源遥感影像 阴影检测 高层地物筛选 加权特征向量距离 自适应惩罚因子

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基于修正PM模型的水分胁迫下柑橘树蒸腾速率模拟研究 被引量：1

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作者 高文杰 董晓华 +3 位作者 赵文义 李璐 马耀明 夏志恺 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期15-21,共7页

【目的】利用修正Penman-Monteith(PM)模型对土壤水分胁迫条件下的柑橘树蒸腾速率进行模拟。【方法】基于2022年6—7月的气象数据、红外温度、叶片气孔导度及实测柑橘树蒸腾速率,对PM模型中的关键参数(冠层阻力和空气动力学阻力)进行模... 【目的】利用修正Penman-Monteith(PM)模型对土壤水分胁迫条件下的柑橘树蒸腾速率进行模拟。【方法】基于2022年6—7月的气象数据、红外温度、叶片气孔导度及实测柑橘树蒸腾速率,对PM模型中的关键参数(冠层阻力和空气动力学阻力)进行模拟。采用Ortega-Farias模型模拟冠层阻力;采用Perrier对数法和仿叶法分别计算空气动力学阻力,将模拟的阻力参数应用于PM模型,模拟柑橘树在不同土壤水分胁迫条件下的蒸腾速率,评价不同阻力参数对PM模型输出精度的影响。【结果】柑橘树气孔导度和蒸腾速率随着土壤水分胁迫程度的增大呈下降趋势。Ortega-Farias模型模拟的冠层阻力与实测值具有较好的一致性,模拟值与实测值之间的决定系数(R2)为0.63,能够较好地反映柑橘树叶片冠层阻力在水分胁迫下的日变化情况。在模拟空气动力学阻力时,仿叶法的模拟值大于Perrier对数法的模拟值,且午时波动较大。在土壤水分充足、轻度土壤水分胁迫、中度土壤水分胁迫和重度土壤水分胁迫条件下,采用Perrier对数法计算空气动力学阻力时,PM模型的模拟值与实测值之间的R2分别为0.66、0.58、0.55、0.2;而采用仿叶法计算空气动力学阻力时,PM模型的模拟值与实测值之间的R2分别为0.71、0.64、0.62、0.24。【结论】当土壤含水率高于田间持水率的50%时,使用Ortega-Farias模型模拟冠层阻力并采用仿叶法模拟空气动力学阻力能够提升PM模型模拟柑橘树蒸腾速率的精度。 展开更多

关键词 蒸腾速率 水分胁迫 Penman-Monteith模型 冠层阻力 空气动力学阻力 气孔导度

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基于特征注意力的快速非均匀雾图像去雾算法 被引量：4

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作者 吴正平 程洁莹 +1 位作者 雷帮军 赵俊臣 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第9期9-18,共10页

针对现有单幅图像去雾算法在雾度分布不均匀情况下去雾效果的局限性,以及较高的时间成本等问题。提出了一种以编码器-解码器结构为基本框架,融合多尺度卷积与特征注意力的快速图像去雾算法。首先,基于对性能和内存存储的权衡,使用了一... 针对现有单幅图像去雾算法在雾度分布不均匀情况下去雾效果的局限性,以及较高的时间成本等问题。提出了一种以编码器-解码器结构为基本框架,融合多尺度卷积与特征注意力的快速图像去雾算法。首先,基于对性能和内存存储的权衡,使用了一种轻量级的编码器-解码器结构,以保证较低的时间成本;其次,考虑到在不均匀雾度分布的场景中,雾化的区域可能超过卷积核的大小,提出了一种多尺度卷积结构,在特征提取阶段首先使用1×1、3×3、5×5、7×7的并行多尺度卷积提取特征,以增大感受野保留输入图像的更多细节;为了验证算法的有效性,在3种数据集上将本文提出的算法与目前流行的算法进行对比实验。算法在真实的非均匀雾度分布场景NH-HAZE 2数据集中,3项评价指标峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、单张分辨率为1600×1200的图片处理时间分别为20.50dB、0.84、0.0038 s,相对于DMPHN模型均有所提高,3项指标皆处于较高水平。实验结果表明,算法有效地解决了在雾度分布不均匀情况下去雾效果不理想的问题,降低了时间成本,同时复原图像在颜色、亮度方面具有更好的表现。 展开更多

关键词 非均匀雾图像去雾 编码器-解码器 特征注意力 多尺度卷积 轻量级

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基于智能优化算法的FIR数字滤波器设计 被引量：2

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作者 王伟 冉昌艳 +1 位作者 李维文 祝执 《计算机仿真》 北大核心 2023年第12期416-421,528,共7页

使用频率采样法设计FIR数字滤波器时,在通带与阻带之间设置适当的非零过渡点可极大改善滤波器的幅度特性,但过渡点最佳采样值难以确定,可以使用智能优化算法解决上述问题。在设置一个,两个和三个过渡点时,使用遗传算法、粒子群算法和模... 使用频率采样法设计FIR数字滤波器时,在通带与阻带之间设置适当的非零过渡点可极大改善滤波器的幅度特性,但过渡点最佳采样值难以确定,可以使用智能优化算法解决上述问题。在设置一个,两个和三个过渡点时,使用遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法,在最大误差最小,阻带最大误差最小,最小二乘以及阻带最小二乘准则下,分别求解过渡点最佳采样值,并使用五种评价指标对比不同算法在不同滤波器优化准则下的优化效果。实验结果表明,在设置不同数量过渡点的情况下,使用智能优化算法均可得到阻带幅度特性优于查找表数据的过渡点最佳采样值,三种算法中模拟退火算法优化效果最佳,四种滤波器优化准则中阻带最大误差最小准则下的优化效果最佳。 展开更多

关键词 有限冲激响应滤波器 频率采样法 遗传算法 粒子群优化 模拟退火算法

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基于三温模型的盆栽柑橘蒸腾规律研究

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作者 樊旭 董晓华 +4 位作者 赵文义 张庆玉 严东英 葛亮 李璐 《节水灌溉》 北大核心 2021年第11期7-12,共6页

为深入探究柑橘树冠层空间蒸腾特性及与茎干液流的对应关系,采用五点测温法,使用热成像仪拍摄柑橘树冠层五个方位的红外图像获取冠层温度及参考冠层温度,利用三温模型,将模型估算叶片蒸腾速率与实测茎流速率进行比较,并研究了柑橘树冠... 为深入探究柑橘树冠层空间蒸腾特性及与茎干液流的对应关系,采用五点测温法,使用热成像仪拍摄柑橘树冠层五个方位的红外图像获取冠层温度及参考冠层温度,利用三温模型,将模型估算叶片蒸腾速率与实测茎流速率进行比较,并研究了柑橘树冠层不同方位的蒸腾变化规律。结果表明:柑橘树茎流速率与冠层叶片蒸腾速率日间变化曲线存在差异,决定系数(R2)为0.14,整体上,不同方位冠层温度与气温的日变化规律相近,柑橘树不同方位平均蒸腾速率大小分别为:东面>西面>北面>南面>顶面。上述结果表明:(1)柑橘树冠层蒸腾与茎干液流之间存在时滞效应,三温模型估算的叶片蒸腾速率不能实时反映树干液流的变化特征。(2)气温越高时,不同方位的冠层温度差异越显著。(3)柑橘树冠层空间蒸腾具有明显的空间差异性,揭示了柑橘树冠层蒸腾速率的空间变化规律。 展开更多

关键词 三温模型 红外热成像 蒸发蒸腾量 蒸散量 冠层空间异质性

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一种基于注意力机制的端到端图像匹配方法

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作者 李维文 冉昌艳 《长江信息通信》 2023年第2期5-7,11,共4页

针对同一场景中多组图像匹配精度低,以及不同场景中图像匹配鲁棒性差等问题,提出一种基于深度学习的端到端图像匹配方法。本文基于LoFTR改进,在融合ResNet和FPN的特征提取网络中,减少其激活函数,并加入CBAM注意力模块,后续通过Transfro... 针对同一场景中多组图像匹配精度低,以及不同场景中图像匹配鲁棒性差等问题,提出一种基于深度学习的端到端图像匹配方法。本文基于LoFTR改进,在融合ResNet和FPN的特征提取网络中,减少其激活函数,并加入CBAM注意力模块,后续通过Transfromer生成特征图,进行图像匹配。结果表明,改进网络结构后的方法具有更好的匹配精度以及鲁棒性,在公开数据集Megadepth的子集上进行训练和测试,平均匹配精度达到93.68%,相较于LoFTR提升了1.33%,在阈值为5°、10°、20°情况下姿态误差的AUC数值均有提升;在TUM数据集子集上验证,其平均匹配精度提高了2.13%。 展开更多

关键词 深度学习 图像匹配 ResNet CBAM Transfromer

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基于孪生网络的轻量型无人机单目标跟踪算法

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作者 丁奇帅 雷帮军 吴正平 《航空学报》 北大核心 2025年第4期261-277,共17页

当前,一些单目标跟踪算法已经取得了领先的性能,但庞大的模型限制了其在无人机这样资源有限平台上的应用。为此,设计了一种基于孪生网络的轻量型无人机单目标跟踪算法,旨在消耗更少资源情况下实现对目标的高效跟踪。首先,基于MobileNetV... 当前,一些单目标跟踪算法已经取得了领先的性能,但庞大的模型限制了其在无人机这样资源有限平台上的应用。为此,设计了一种基于孪生网络的轻量型无人机单目标跟踪算法,旨在消耗更少资源情况下实现对目标的高效跟踪。首先,基于MobileNetV3设计了轻量化的孪生特征提取骨干网络,在保证不降低特征提取能力的前提下,极大减少网络的计算量和参数量。其次,设计了双重互相关模块,该模块采用像素互相关快速实现模板图像特征和搜索图像特征的相似性计算,同时结合深度互相关补充缺失特征,有效提升特征匹配的精度和鲁棒性。然后,通过堆叠多个深度可分离卷积层设计了轻量化的预测头部,以最小化的资源消耗来获得准确的目标表达。最后,在传统的分类和回归损失基础上,引入分类排名损失,增强网络对目标前景的学习能力,抑制背景干扰,进一步提升跟踪性能。综合实验表明:算法以5.3×10^(5)的参数量和1.1×10^(8)的浮点数运算量,在无人机视频目标跟踪数据集DTB70、UAV123和UAV20L上分别取得82.1%、81.2%和64.6%的准确率以及63.4、61.8%和49.6%的成功率,达到同类跟踪算法的性能且参数量和计算量大幅降低,并能以100 fps以上的速度运行,满足无人机目标跟踪的实时性需求。 展开更多

关键词 无人机 孪生网络 单目标跟踪 轻量化 互相关

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