PT-DETR：基于部分感知细节聚焦的小目标检测
计算机视觉与模式识别
2025-10-31 v1
摘要
为解决无人机目标检测中复杂背景、严重遮挡、稠密小目标和变化光照条件等挑战，本文提出一种基于RT-DETR的新型检测算法PT-DETR，专为UAV图像中的小目标设计。在背部网络中，我们引入部分感知细节聚焦(PADF)模块，以增强小目标的特征提取。此外，我们设计了中位数频率特征融合(MFFF)模块，有效提高了模型捕获小目标细节和上下文信息的能力。进一步地，我们采用Focaler-SIoU来强化模型的边界框匹配能力，提高其对小目标特征的敏感性，从而进一步提升检测精度和鲁棒性。与RT-DETR相比，PT-DETR在VisDrone2019数据集上的mAP提升了1.6%和1.7%，同时计算复杂度更低，参数更少，表明其在小目标检测任务中具有良好的鲁棒性和可行性。
引用
@article{arxiv.2510.26630,
title = {PT-DETR: Small Target Detection Based on Partially-Aware Detail Focus},
author = {Bingcong Huo and Zhiming Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26630},
year = {2025}
}