一种目标部分特征缺失条件下无人机识别检测方法

本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，具体公开了一种目标部分特征缺失条件下无人机识别检测方法。方法包括：（1）采用无人机航拍图片制作初始数据集。（2）对初始数据集进行标注和数据增强处理得到训练集和验证集。（3）对YOLOv8目标检测模型进行改进，将主干网络（Backbone）的标准卷积模块（Conv）替换为动态可变形卷积（DEConv），并且在主干网络的最后一个C2f模块后，空间金字塔池化层（SPPF）前引入SimAM注意力机制，在颈部网络（Neck）中，将C2f模块替换为C2f‑SimAM模块，将标准卷积模块替换为动态可变形卷积；在检测头（Head）的输出分支中增加关键特征捕捉的额外分支。本发明可以显著提升对部分特征缺失的目标的识别检测能力。