针对无人机航拍检测任务中小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv8n的目标检测算法(SFEYOLO).首先,嵌入浅层特征增强模块,将输入特征的浅层空间信息与颈部获取的深层语义信息融合,以增强小目标特征表示能力,并使用全局上下文块(GC-Block)对融合信息进行重校准,抑制背景噪声.其次,引入可变形卷积来代替C2F中的部分标准卷积,提高网络对几何变化的适应性.再次,引入ASPPF模块,融合平均池化技术,增强模型对多尺度特征的表达并降低漏检率.最后,在颈部网络的基础上嵌入中尺度特征合成层,融合主干网络中更多的中间特征,使不同尺度的特征过渡更平滑,并通过跳跃连接增强特征重用性.该模型在数据集VisDrone2019和VOC2012上进行验证, mAP@0.5值达到30.5%和67.3%,相较于基线算法YOLOv8n提升了3.6%和0.8%,能够提升无人机图像目标检测性能,同时具有较好的泛化性.
