无人机目标检测最新进展

无人机目标检测近年来取得了显著的进步，受益于深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNNs）的应用。一些最新的趋势包括：

1. **实时性增强**：研究者们致力于提高无人机目标检测的速度，以便在实时视频流中快速准确地识别出物体。例如，基于轻量级模型的设计如MobileNet、EfficientNet等，使得可以在低功耗设备上实现高效检测。

2. **多模态融合**：结合视觉和传感器数据（如雷达、激光雷达），提高了环境适应性和鲁棒性，特别是在复杂光照条件或遮挡情况下的性能提升。

3. **深度监督学习**：通过大量标注数据训练深度学习模型，提升了对小目标和远距离目标的检测能力。此外，一些半监督和无监督学习方法也被应用到减少标注需求。

4. **自注意力机制**：像Transformer这样的架构被引入到目标检测领域，增强了模型对于全局信息的理解和处理能力。

5. **迁移学习与预训练**：利用大规模预训练模型，如YOLOv5、DeeplabV3+等，在无人机特定任务上微调，减少了训练时间和资源消耗。

6. **端到端学习**：一些工作直接将原始感知输入映射到检测结果，避免了传统两阶段或多阶段检测流程，简化了系统设计。