DES-YOLO：一種更精確的目標檢測方法

摘要： 針對圖像中背景復雜、目標小、分布密集等問題，提出了一種改進的DES-YOLO方法。通過引入可變形注意力模塊(DAM)，網絡可動態(tài)關注關鍵區(qū)域，提高物體識別和定位精度；采用高效交并比(EIoU)損失函數，減少低質量樣本影響，增強泛化能力和檢測精度；在網絡頭部加入一層160 pixel×160 pixel的淺層特征圖，加強小目標特征提取；并使用分步訓練策略提升模型性能。實驗結果表明... （共15頁）