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。