无人机目标检测Drone-YOLO，算法内容拆解超全解读！

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以下 文 章来源于微信公众号： 槿墨AI 作者：RemoteWay 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XQh4MxPwfsWzDnUoiW4jww 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 无人机图像虽然能够获得广阔的视野，但是存在检测对象尺寸小、对象分布密集等不足，这对目标检测造成了一些挑战。本文作者针对无人机图像的特点，创新性的提出了Dron-YOLO算法提高目标检测算法的准确性。在VisDrone2019数据集上，作者所提方法获得了显著的提升。 随着无人机技术的快速发展，基于无人机图像的目标检测任务在国防安全、智能交通和工业自动化等领域展现出重要的应用价值。 然而，对无人机图像进行检测面临着图像尺寸大、检测对象尺寸小、对象分布密集、实例重叠和照明不足等诸多挑战。 为了克服这些挑战，Drone-YOLO算法应运而生，它旨在通过一种高效的神经网络 ………………………………