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摘要
随着无人机（UAV）遥感技术的发展，无人机航拍图像目标检测逐渐成为无人机应用领域的一项核心技术，在交通规划、军事侦查及环境监测等领域具有重要应用价值。针对无人机图像中小目标实例多、背景复杂及特征提取困难的问题，提出一种基于多尺度分割注意力的无人机航拍图像目标检测算法MSA-YOLO。首先，利用嵌入在骨干网络瓶颈层的多尺度分割注意力单元建立多尺度特征间的远程依赖关系，从而强化关键特征的表达能力并抑制背景噪声干扰；其次，设计了一种自适应加权特征融合方法，该方法动态的优化各输出特征层权重，实现浅层特征与深层特征的深度融合；最后，在VisDrone公开数据集上的实验结果表明：该方法取得了34.7%的平均均值精度（mAP），相比于基线算法YOLOv5提高了2.8%，在复杂背景下仍能显著提升无人机图像目标检测性能。
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