基于改进YOLOv 7的航拍小目标检测算法

针对无人机航拍图像中小目标样本多、可提取特征信息少等问题，提出一种基于改进YOLOv7的无人机航拍小目标检测算法。首先，将骨干网络中低层小目标检测层融入聚合网络结构中，增加一个检测极小目标的头部；其次，将通道-空间注意力模块加入主干网络的特征提取过程中，同时引入特征融合中改进原有连接处的特征融合方式，自适应生成各层级特征图输出权重来动态优化特征图的表达能力；最后，在预测过程中引入SIoU Loss定位损失函数，提升模型检测能力及定位精度。实验结果表明，改进后的模型mAP50达到了52.6%,较基线算法YOLOv7提高了2.8个百分点，与主流的检测算法相比也取得了更高的检测精度，对于小目标检测任务具有较好的性能。