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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)
摘要：本申请提供一种聚焦协调注意力和精细融合编码无人机小目标检测方法，该方法包括：利用可调辅助边界框的InnerIoU损失函数计算损失并加速收敛；设计了一个精炼融合编码RFE模块，将其引入P2检测层，以优化网络结构，用更少的参数实现更高的性能；设计了一种聚焦坐标注意力FCA，将C2f_DCNv2和聚焦协调注意力FCA结合应用于颈部网络的第二至第五个C2f模块，通过分析多路径高度和宽度信息，精细控制空间维度，提高对小目标的识别能力，检测结果利用可视化图展示；本申请可以更准确地识别小型和远距离目标，漏检和误检更少。
主权项：1.一种聚焦协调注意力和精细融合编码无人机小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取无人机航拍的公开数据集VisDrone2019，将所述数据集VisDrone2019划分为训练集、验证集和测试集；2构建小目标检测模型，并采用划分好的所述数据集VisDrone2019进行训练，得到训练好的小目标检测模型；所述小目标检测模型包括：采用基于可调辅助边界框的InnerIoU损失函数计算损失；设计了一个精炼融合编码RFE模块，将其引入P2小目标检测层；设计了一种聚焦坐标注意力FCA，分析多路径高度和宽度信息，将所述聚焦坐标注意力FCA与c2f_DCNv2结合应用于颈部网络的第二至第五个C2f模块；3将实时采集的无人机航拍数据，输入到训练好的小目标检测模型中，得到目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学(北京) 一种聚焦协调注意力和精细融合编码无人机小目标检测方法
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