一种自适应多辅助目标检测网络的小目标无人机检测方法

本发明涉及小目标检测技术领域，具体涉及一种自适应多辅助目标检测网络的小目标无人机检测方法，包括：将待检测的低空监测图像输入训练好的目标检测模型中，输出各被检测为无人机目标的预测边界框及其类别置信度；训练目标检测模型时：通过自适应空间至深度转换模块进行亚像素重组、注意力加权和跨通道特征融合；通过特征融合网络进行多尺度特征融合；通过多尺度检测头，分别对多尺度的融合特征图进行无人机目标类别预测和初始边界框回归；结合分类损失以及包含平衡瓦瑟斯坦‑交并比BWI损失的边界框回归总损失优化模型的待训练参数。本发明能够在复杂低空背景下提高远距离小目标无人机的检出率、检测准确性和质量。