空军工程大学学报

作者：李燕,曲毅,胡健生

单位：武警工程大学信息工程学院,西安,710086\

关键词：YOLOv8;红外;小目标检测;注意力机制;深度可分离卷积

基金：国家自然科学基金(62002362,61703426);陕西省高校科协青年人才托举计划(2019038);陕西省创新能力支持计划(2020KJXX-065

红外目标检测是无人机反制技术常用的一种手段。针对复杂环境下红外小目标图像特征不明显,常淹没在噪声中的问题,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型。首先,引入注意力机制,自适应调节感受野大小;其次,构建小目标检测层,更加关注网络的浅层信息,增强细粒度特征提取能力;最后,使用深度可分离卷积改进检测头,提高检测准确度的同时更加轻量化。实验结果表明,与原YOLOv8模型相比,精确率、召回率、mAP50、mAP50-95分别提升了5.3%、8.1%、9.1%、21.1%,在无人机小目标检测中取得了很好的效果。

来源：2025年第3期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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