DES-YOLO：一种更精确的目标检测方法

摘要： 针对图像中背景复杂、目标小、分布密集等问题，提出了一种改进的DES-YOLO方法。通过引入可变形注意力模块(DAM)，网络可动态关注关键区域，提高物体识别和定位精度；采用高效交并比(EIoU)损失函数，减少低质量样本影响，增强泛化能力和检测精度；在网络头部加入一层160 pixel×160 pixel的浅层特征图，加强小目标特征提取；并使用分步训练策略提升模型性能。实验结果表明... （共15页）