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DSGF-Net: A Dense-SE Gated-Fusion Architecture for High-Accuracy Small Object Detection in UAV Imagery
Changzhu Shi, Hongmei Liu
Dalian Minzu University
来源Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print)
年份2026
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To address the critical challenges of small object detection in UAV imagery, this paper proposes DSGF-Net (Dense-SE Gated-Fusion Network), an enhanced architecture built upon YOLOv10. It integrates a Dense SE Network (DSENet) backbone, an Adaptive Gated Fusion (AGF) module, and a Channel-Spatial Attention (CSA) mechanism. Extensive experiments on VisDrone2019-DET and CODrone demonstrate that DSGF-Net achieves substantial mAP@0.5 improvements of 5.12% and 2.36% over the YOLOv10n baseline.
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学术脉络
学科主题
计算机 / AIAdvanced Neural Network Applications
Advanced Image Fusion Techniques · Infrared Target Detection Methodologies
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