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LD-YOLOv10: A Lightweight Target Detection Algorithm for Drone Scenarios Based on YOLOv10

无人机 计算机科学 算法 人工智能 生物 遗传学
作者
Xiao‐Yang Qiu,Yajun Chen,Wenhao Cai,Meiqi Niu,Jianying Li
出处
期刊:Electronics [MDPI AG]
卷期号:13 (16): 3269-3269 被引量:8
标识
DOI:10.3390/electronics13163269
摘要

Due to the limited computing resources and storage capacity of edge detection devices, efficient detection algorithms are typically required to meet real-time and accuracy requirements. Existing detectors often require a large number of parameters and high computational power to improve accuracy, which reduces detection speed and performance on low-power devices. To reduce computational load and enhance detection performance on edge devices, we propose a lightweight drone target detection algorithm, LD-YOLOv10. Firstly, we design a novel lightweight feature extraction structure called RGELAN, which utilizes re-parameterized convolutions and the newly designed Conv-Tiny as the computational structure to reduce the computational burden of feature extraction. The AIFI module was introduced, utilizing its multi-head attention mechanism to enhance the expression of semantic information. We construct the DR-PAN Neck structure, which obtains weak features of small targets with minimal computational load. Wise-IoU and EIoU are combined as new bounding box regression loss functions to adjust the competition between anchor boxes of different quality and the sensitivity of anchor box aspect ratios, providing a more intelligent gradient allocation strategy. Extensive experiments on the VisdroneDET-2021 and UAVDT datasets show that LD-YOLOv10 reduces the number of parameters by 62.4% while achieving a slight increase in accuracy and has a faster detection speed compared to other lightweight algorithms. When deployed on the low-power NVIDIA Jetson Orin Nano device, LD-YOLOv10 achieves a detection speed of 25 FPS.
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