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SL-YOLO: A More Powerful and Lightweight Drone Target Detection Model
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为SL-YOLO的无人机目标检测模型，旨在解决小物体检测的难题。该模型采用分层扩展路径聚合网络(HEPAN)进行特征融合，显著提高了小目标检测的准确性，mAP从43.0%提升至46.9%。同时，设计了轻量级模块，减少了参数和计算复杂度。
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关键要点
- SL-YOLO是一种新型无人机目标检测模型，旨在解决小物体检测的难题。
- 该模型采用分层扩展路径聚合网络(HEPAN)进行跨尺度特征融合，显著提高了小目标检测的准确性。
- 模型的mAP从43.0%提升至46.9%，显示出性能的显著提升。
- 通过设计轻量级模块和下采样模块，SL-YOLO减少了参数和计算复杂度。
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