山东大学学报(理学版)

作者：仲尚,马丽,刘文哲,李雨豪

单位：1.河北地质大学信息工程学院, 河北 石家庄 052161;2.河北地质大学智能传感物联网技术河北省工程研究中心, 河北 石家庄 052161

关键词：小目标检测,特征融合,多尺度注意力机制,特征图冗余,

基金：河北省高等学校科学技术研究重点资助项目(ZD2018043);河北省教育科学规划课题一般资助课题项目(2303121);河北地质大学博士基金资助项目(BQ2017045)

在复杂水面场景下,针对小目标检测精度较低、漏检率高和计算资源有限的问题,提出一种融合多尺度注意力机制和改进特征融合的轻量化水面小目标检测模型。根据中心度理论,设计新的主干网络,利用多尺度注意力机制增强模型的特征提取能力,利用部分卷积从减少特征图冗余的角度改进颈部网络,有效降低模型计算量。使用大型可分离核注意力模块改进快速空间金字塔池化模块,提升模型的特征融合能力。实验结果表明,与其他模型相比,本文模型的检测精度高、漏检率低、参数量少。

来源：2026年第1期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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