无人机目标检测中的自适应图像变焦与边界框变换
研究背景与挑战
无人机（UAV）拍摄图像的目标检测在环境监测、灾害响应等遥感应用中至关重要。得益于深度卷积神经网络的发展，该领域已取得显著进展。然而，无人机视角下物体通常尺寸小、分布稀疏且观测角度不规则，这给有效检测带来了巨大挑战。
现有的最先进方法多采用均匀裁剪图块处理，虽能提升精度，但计算成本高且无法解决图块内的小物体问题。受空间变换网络启发，我们提出了一种非均匀变焦框架 ZoomDet，旨在自适应地放大图像内的物体区域，同时保持单张图像处理的效率。
在设计过程中，我们发现两个核心难点：
- 坐标映射复杂：基于显著性的方法容易导致物体失真，且难以求解逆映射。
- 边界框错位：图像变换后，原始真实边界框不再适用，阻碍了训练和推理。
核心方法
基于偏移量的映射参数化
为了高效预测变换映射 $T$，我们引入了一个轻量级的偏移量预测器（OffsetNet）。它回归每个像素位置的空间偏移量 $(\Delta x, \Delta y)$，将均匀网格坐标转换为非均匀采样坐标：
$$ T_u(x, y) = x + \Delta x $$ $$ T_v(x, y) = y + \Delta y $$
这种基于偏移量的参数化避免了显著性引导带来的严重失真，并通过权重衰减项正则化变换，确保采样均匀性。
物体变焦损失函数
仅靠检测损失反向传播不足以直接学习物体放大。为此，我们设计了基于框的变焦目标函数。对于每个边界框，计算其掩码在变换前后的面积比率 $m_i$，并最大化该比率：
$$ L_{zoom} = \sum_{i}^{N} \max\left(\log\left(\frac{\alpha + \epsilon}{m_i + \epsilon}\right), 0\right)^\beta $$
其中 $\alpha$ 控制放大阈值，$\beta$ 调整大放大样本的降权速率。梯度通过双线性插值操作反向传播至偏移量。
角点对齐的框变换
由于逆映射 $T^{-1}$ 难以求解，我们提出了一种近似的角点对齐变换方案。利用前向映射作为查找表，在变焦空间中搜索原始边界框四个角点的最近邻坐标，从而获得变换后的边界框。在推理阶段，预测框同样被变换回原始空间进行评估。经验验证表明，该变换引入的误差极小。
整体框架使用目标检测损失与物体变焦损失联合优化： $$ L = L_{detection} + L_{zoom} $$
实验结果与分析
我们在 VisDrone、UAVDT 和 SeaDronesSee 三个代表性数据集上进行了广泛实验。结果表明，ZoomDet 与架构无关，可应用于 Faster R-CNN 和 YOLOv8 等主流检测器。
- 性能提升：在 SeaDronesSee 数据集上，Faster R-CNN 模型获得了约 8.48 的 mAP 绝对增益，其中小物体检测提升尤为明显。
- 效率：额外延迟极低，例如 Faster R-CNN 推理时间仅增加约 222 ms。
- 兼容性：该方法与基于图块的变焦及隐式特征变焦方法正交，结合使用可进一步增益。
消融实验显示，默认的 8x 分辨率偏移量预测是计算成本与精度的良好平衡点。此外，可视化结果表明，变焦图像有助于大型视觉 - 语言模型进行更准确的视觉问答。
总结
ZoomDet 通过轻量级偏移预测实现非均匀图像变焦，并结合角点对齐的边界框变换，有效解决了无人机图像中小物体检测难的问题。该方法在显著提升检测精度的同时，保持了极低的计算开销，具有良好的通用性和扩展潜力。
