摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)無人機(jī)(unmanned aerial vehicle, UAV)目標(biāo)檢測算法存在漏檢率高、檢測成功率低、模型體積大等問題，提出一種新的基于GhostNet和注意力機(jī)制的大檢測頭網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)檢測方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。該技術(shù)在YOLO v7-tiny的基礎(chǔ)上增加一個(gè)大尺寸160×160目標(biāo)檢測頭以提升小目標(biāo)檢測能力，同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輕... （共12頁）