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针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题，提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块，利用低维向高维的特征信息映射，获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息，提升小目标的检测精度；在特征融合部分设计多尺度特征融合模块，融合浅层空间信息和深层语义信息，并生成4个不同感受野的检测头，提升模型对小尺寸目标的识别能力，减少小目标的漏检；设计马赛克混合数据增强方法，建立数据之间的线性关系，增加图像背景复杂度，提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%，有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。

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《基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测》

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文件号：072060

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