YOLOv7-GS反无人机检测模型

复杂背景小目标高精度

针对复杂低空环境中的小型无人机检测任务，通过改进YOLOv7-tiny网络结构，增强了对小目标的特征保留与关注能力。

薄纯娟 · Yuntao, Wei · Xiujia, Wang · Zhan, Shi · 肖瑛

Drones 2024

技术优势

小目标看得更清

通过调整先验框尺寸并引入InceptionNeXt模块，模型能够保留更多小目标细节，降低漏检。

复杂背景也能抓准

SPPFCSPC-SR与Get-and-Send模块增强了对无人机目标的关注，抑制背景干扰。

不输主流算法

在DUT Anti-UAV和Amateur Unmanned Air Vehicle Detection数据集上达到与主流算法相当的精度。

应用场景

• 无人机检测：在低空复杂背景下实时锁定小型无人机，用于反制系统预警。
• 低空安防监控：为低空安防摄像头提供即插即用的检测模型，减少人工盯屏。
• 机器人视觉感知：让机器人视觉系统具备对空中小目标的感知能力，拓展任务场景。