三維多層次特征協(xié)同的無人機(jī)遙感目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)無人機(jī)航拍圖像小目標(biāo)占比大和背景復(fù)雜的特點(diǎn)，當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)模型存在精度低和小目標(biāo)漏檢等問題?；赮OLOv8s模型，提出了三維多層次特征協(xié)同的無人機(jī)遙感目標(biāo)檢測(cè)算法。首先，在坐標(biāo)注意力的基礎(chǔ)上提出了三維多分支坐標(biāo)注意力（MBCA），通過增加通道維度的信息交互和擴(kuò)展分支的拆分融合，減少空間維度的計(jì)算量，提高了模型全局特征提取能力。其次，采用SPD-Conv替換部分標(biāo)準(zhǔn)卷積，在下...