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摘要
针对现有基于水平视角图像的目标检测网络在无人机航拍图像上误检率和漏检率高的问题，提出了一种基于改进注意力机制的航拍图像目标检测算法。首先，在Faster R-CNN主干网络输出端引入一种三叉戟注意力机制，分别提取三路池化层和三路扩张卷积层的多模式及多尺度特征信息进行压缩，实现特征通道及空间像素区域的权重再分配。其次，针对航拍图像目标的分类和边界框回归引入一种双头检测机制，充分利用目标的语义信息和空间位置信息。在相关数据集上对本模型进行评测，并与其它目标检测算法进行对比，结果表明所提算法在平均精度均值上有不同程度的提升，在不同场景下的无人机航拍图像目标检测中获得更好的效果。
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单位南京理工大学紫金学院; 南京理工大学
