基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法

作者：江德港; 江智; 黄子杰; 郭彩玲; 李柏林

来源：计算机工程与应用, 2022, 1-11.

• 无人机
• 车辆检测
• YOLOv3
• Effcientnet
• CIoU

针对无人机航拍图像中存在背景复杂，造成车辆漏检严重，检测精度低，以及现有深度网络存在参数量过多、检测速度慢的问题，提出一种基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法。首先，引入轻量化网络Efficientnet作为YOLOv3模型特征提取网络，降低模型参数量，从而提高算法检测速度；其次，采用K-means聚类算法对无人机车辆数据集真实框进行聚类，得到更为精确的边界框尺寸，提高检测的精度；最后，使用CIoU边界框损失函数改进模型回归损失，提高模型收敛能力。实验结果表明，改进后的算法在自制无人机车辆数据集中mAP达到92.60%，FPS达到31.15，相对于原始算法分别提高了2.12%和46%，更加适用于无人机场景下的车辆检测任务。

• 单位
  唐山学院; 西南交通大学