无人机目标检测通过深度学习在热像图中的应用 - 导读与结论

本文提出了一种新的神经网络模型，用于识别无人机采集的热图像上的物体。提出的模型采用了基于 YOLOv5 的改进骨干结构，并在颈部和预测头中使用了匹配分类器，从而提高了识别效率。特别是在预测头之前使用注意力块，大大提高了识别小物体的能力。在公共数据集和采集的数据集上的实验结果表明，提出的模型比最先进的方法表现更好。它的参数数量少，可以在嵌入式系统上实现实时计算。因此，该模型可部署在无人机等实际系统上，用于实际应用。