改进YOLOv8的无人机搜救小目标检测方法

针对无人机在复杂户外环境中进行搜救任务时小目标检测性能不足的问题,文中提出一种改进的YOLOv8小目标检测模型(YOLOv8-CFT)。该模型通过引入C2F-SWC模块增强特征提取能力,同时结合FADPN网络实现高效特征融合,进一步利用TDH模块优化检测头以平衡检测精度和效率。将YOLOv8-CFT模型在无人机搜救数据集UAVSRD上进行实验,YOLOv8-CFT模型在精确率、召回率和mAP等指标上均显著优于基准YOLOv8模型,其中mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了3.8%和8.9%。实验结果表明,YOLOv8-CFT模型在无人机搜救任务中具有更好的小目标检测能力。

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本文档关键词:搜救,改进,无人机,目标,YOLOv8