优化YOLOv10n无人机航拍图像检测算法
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简介：
在民用与军事领域中，无人机航拍图像目标检测具有重要的应用价值。为了应对无人机航拍图像中存在的目标尺寸小、尺度变换显著以及背景干扰等挑战，在此基础上提出了一种基于改进YOLOv10n算法的无人机航拍图像目标检测方案。具体而言，在本研究中首先对C2f模块进行了优化处理，并在此基础上创新性地引入了gnConv卷积核与c2f融合机制以适应于复杂场景下的物体形变问题；同时将骨干网络架构替换为Efficientformerv2模型结构，在保证与MobileNetV2相当的小型化计算规模的同时实现了约4%的top-1精度提升；此外还通过引入轻量化设计策略进一步提升了整体模型效率与性能水平。基于VisDrone2019公开数据集所开展的各项实验表明：相较于传统方法，在mAP50指标上本方案取得了约3.2%的提升；同时其平均帧率(FPS)达到90帧/秒水平以上；这些实验结果充分验证了所提出的新型算法在实际应用中的优越性
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