基于改进YOLOv4模型的无人机目标检测算法

针对无人机全自主飞行对目标检测的实时性与准确性需求不断提升的现状,对现有YOLOv4网络进行优化,提出采用轻量型MobilenetV3网络取代原始模型中的主干特征提取网络,并在特征金字塔结构中利用深度可分离卷积模块取代传统卷积,实现了保证模型检测精度的同时减少模型参数的目的.通过采用CIOU位置回归损失函数,促使目标框回归变得更加稳定,采用的数据增强方法进一步提高了目标检测算法的鲁棒性.在相同配置条件下的对比实验结果表明,改进YOLOv4模型损失小幅精度却实现检测速度的大幅提升,其中参数容量减少82％,仅44.74 M,FPS提升69％并达到22帧/s,验证了所提算法的有效性.