基于改进YOLOv5的无人机航拍小目标检测算法研究

张开发
• 2026/4/20 23:12:25 • 15 分钟阅读

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基于改进YOLOv5的无人机航拍小目标检测算法研究
摘要无人机航拍图像中的小目标检测一直是计算机视觉领域的难点问题。本文针对YOLOv5在无人机航拍场景下小目标检测精度低、漏检率高的问题，提出了一系列改进方案。通过在网络结构中增加小目标检测层、引入注意力机制CBAM、优化损失函数CIoU以及数据增强策略，显著提升了模型对小目标的检测能力。实验结果表明，改进后的算法在VisDrone数据集上的mAP@0.5达到了46.2%，相比原始YOLOv5提升了8.7个百分点。本文将详细介绍改进思路、代码实现和训练技巧，并给出完整可复现的代码。关键词：YOLOv5；小目标检测；无人机航拍；注意力机制；多尺度检测一、引言1.1 研究背景随着无人机技术的快速发展，无人机航拍在安防监控、农业植保、交通巡检、灾害救援等领域得到了广泛应用。在这些应用场景中，对小目标的精确检测往往至关重要。例如，在交通巡检中需要识别远处的车辆和行人，在灾害救援中需要发现被困人员，这些目标在航拍图像中通常只占据几十甚至几个像素。然而，由于无人机飞行高度较高、拍摄视角特殊、目标尺度变化大，传统目标检测算法难以取得令人满意的效果。YOLOv5作为目前最流行的单阶段目标检测算法之一，在常规目标检测任务中表现优异，但在处理航拍小目标时仍然面临诸多挑战。1.2 小目标检测的难点特征信息不足：小目标在图像中像素占比小，经过多次下采样后特征几乎消失正负样本不平衡：小目标数量多但每个目标的锚框少，容易造成漏检

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