摘要：在“三北”工程的内蒙古植树造林中，植树位点（树坑）常被复杂背景“淹没”，让无人机检测频频漏检、错检。本文提出的 YOLOv10-MHSA 模型，通过小目标检测层、多头自注意力机制、可变卷积核等多项改进，让检测精度提升至 96.1%，准确率达到 92.1%，为无

【导读】

在“三北”工程的内蒙古植树造林中，植树位点（树坑）常被复杂背景“淹没”，让无人机检测频频漏检、错检。本文提出的 YOLOv10-MHSA 模型，通过小目标检测层、多头自注意力机制、可变卷积核等多项改进，让检测精度提升至 96.1%，准确率达到 92.1%，为无人机在复杂环境下的实时精准识别提供了新方案。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

在中国内蒙古稀疏草原环境中，植树位点在图像中呈现出尺寸小、对比度低且背景复杂等特点。此外，复杂地形和光照条件下易出现遮挡、阴影，以及反光干扰，进一步增加了检测难度。并且，受实际作业条件限制，高质量植树位点检测的数据较为稀缺，影响了模型的泛化能力。为了应对上述挑战，现代植树造林引入并应用无人机遥感技术恰逢其时。采用无人机遥感技术获取图像，具有分辨率高、数据获取灵活、成本效益高等优势。无人机可以快速覆盖大面积区域，获取厘米级的高分辨率影像，为植树位点的检测提供了可靠的数据来源。

植树位点在无人机航拍的图幅中占比小，是一种小目标的检测对象。在目标检测领域，小目标识别已成为一个备受关注的研究领域。基于此，本研究结合无人机遥感技术和深度学习，提出了一种复杂背景下的小目标检测模型——YOLOv10-MHSA（You Only Look Once Version 10-Multi-Head Self-Attention），旨在解决“三北”工程内蒙古地区植树位点（树坑）小目标检测的问题。该模型在YOLOv10框架基础上，引入了以下改进：

1）增加了小目标检测层，通过增设多尺度检测支路与双向特征交互融合模块，有效解决了小目标特征稀疏性问题，同时增强了特征表达的完整性，能够更加精确地检测无人机图像中小尺寸的植树位点（树坑），降低漏检、误检问题；

2）将传统的卷积层替换为可改变卷积层（AKConv），通过引入可变内核机制来提高特征提取的灵活性和适应性。进一步提升模型特征提取的性能和计算效率；

3）引入多头自注意力机制，强化特征图的全局和局部信息表达，从而提高模型对复杂背景的适应性；

4）优化损失函数，采用改进的Focal-EIOU Loss（FocalEfficient Intersection over Union Loss），提高小目标检测的精度和召回率。该模型聚焦于“三北”工程内蒙古地区植树位点（树坑）在复杂背景下的小目标检测优化，有效减少和避免了错检漏检问题，以期为中国“三北”工程科学化植树造林提供新思路与方法支持。

论文标题：

基于YOLOv10-MHSA的“三北”工程内蒙古地区植树位点精准检测研究

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材料与方法

研究区介绍

本研究所划定的实验区域涵盖内蒙古中部典型农牧交错带，具体行政区域为呼和浩特市下辖和林格尔县新红村片区，地理坐标位于39°58'~40°41'N，111°26'~112°18'E（图1）。该县总土地面积为3 436.47 km2，丘陵山区占总面积的78%，是中国“三北”工程防护林建设的重要县区。实验区域呈现构造山地、侵蚀丘陵与冲积平原交错分布的立体空间格局，其三级地貌单元共存的特征为研究多尺度地形效应提供了典型地理样本，植树位点（树坑）计数时，传统的人工现场勘察时工作量大、效率低，且容易出错，低空无人机是解决上述难题的最佳选择。

植树位点图像采集

本研究利用长续航多用途垂直起降固定翼无人机（北京安洲科技有限公司）采集植树位点（树坑）图像。机载相机像素2 600万，空间分辨率高，常用于野外高精度测绘。100~200 m飞行高度下，空载航时达2~3 h，续航里程高达180 km，可拍摄研究区上千公顷面积的植树位点（树坑）图像。无人机航拍于2024年8月1日11∶00—12∶00执行，天气晴朗，风力3级，飞行高度设置为150 m（地面分辨率约为2.56 cm），相机拍照模式为等距间隔拍照，航摄采集采用纵向75%与横向65%的重叠率配置，飞行平台巡航速度控制在 20 m/s。图像采集完成后，使用Metashape软件 （v2.1.0） 对航拍图片进行拼接，生成约 1 293 600 m2 （880 m×1 470 m）植树位点的数字正射影像图 （Digital Orthophoto Map, DOM）。为便于后续研究分析，对图像数据进行预处理，采用 640像素的滑动窗口对拼接后的图像进行裁剪，裁剪后图像像素大小为640×640，共获得3 102幅高清RGB图像。

YOLOv10-MHSA检测模型

为利用无人机高精度、快速识别“三北”工程内蒙古地区植树位点 （树坑），解决遥感图像中微小目标易湮没与多源背景干扰导致的检测精度衰减等问题，本研究针对性设计了 YOLOv10-MHSA 检测模型，网络结构如图 2所示。具体包括小目标检测层添加、可改变卷积层特征提取、多头自注意力机制引入和损失函数优化四部分。

小目标检测层

YOLOv10架构采用多级非对称特征解耦设计，通过构建 20×20、40×40 及 80×80 像素的多尺度 特征金字塔，实现目标尺度-感知域动态匹配。其中，高分辨率特征映射 （80×80像素） 对应局部感受域 （32×32 像素），专注微小目标边界定位；低分辨率特征响应 （20×20像素） 则扩展至全局感受域 （512×512 像素），强化大目标的语义表征能力。YOLOv10 的特征金字塔最高分辨率为 80× 80像素，对应 8×8 像素的局部感知域，导致目标检测下限被锁定在 80×80 像素。这种高降维倍率的空间压缩策略，可能引发高频特征湮没效应，造成微小目标的边界细节丢失 ，使得深层特征图难以有效捕捉小目标。本研究中植树位点通常在整幅航拍图像中占据较少比例，平均像素占原图总像素的0.592%，传统的检测层难以捕捉这些小目标的 特征。因此，YOLOv10 在小目标检测时需要进行针对性改进。

基于可改变卷积层的特征提取

YOLOv10 网络中卷积层 （Conv） 是特征提取的核心组件。为了进一步提升模型的性能，本研究提出将传统的卷积层替换为可改变卷积层 AK‐Conv，它是一种新型的卷积操作，通过引入可变内核机制来提高特征提取的灵活性和适应性。不同于传统的卷积操作，可改变卷积层不固定使用一个预定义的卷积核，而是通过一个可调整的内核生成网络来动态生成适应输入特征图的特征卷积核，具体结构见图 3。此过程中，AKConv 不仅仅关注卷积核在输入特征图上滑动的常规模式，还会根据输入特征图的内容和背景的复杂性动态调整卷积核的权重，通过在卷积计算过程中引入自适应采样偏移量，实现了特征提取的针对性增强，从而提升模型对目标显著区域的解析能力。

多头自注意力机制

注意力机制通过构建空间-通道联合权重矩阵实现特征重要性差异化建模，其核心在于动态调节特征传播路径中的激活强度。在目标检测中，该方法优先增强显著区域的语义表达，同时经梯度衰减策略抑制背景噪声的干扰，最终在提升检测精度的同时增强模型对复杂场景的适应性。由于研究区包括丘陵和洼地、灌木与杂草、裸土沙地等多变的地形与地物，这些复杂背景可能导致植树位点 （树坑） 的精准识别模型检测效率降低。为解决这一问题，引入多头自注意力机制 可以帮助模型更好地关注图像中植树位点 （树坑）信息，同时抑制无关的背景特征，从而在复杂背景下实现更好的小目标检测效果。

在 YOLOv10网络中，主干网络与 Neck层之间 的连接不仅在特征提取和融合过程中发挥着重要作用，而且直接决定了模型在多尺度特征处理中的能力。为突破 YOLOv10对小目标特征表达的局限 性 ，本 研 究 在 SPPF （Spatial Pyramid Pooling Fu‐sion）与PSA （Pyramid Squeeze Attention） 模块间构建多头自注意力（Multi-Head Self-Attention, MH‐SA） 特征增强层，通过多头注意力机制实现跨尺度特征的非局部建模与信息补偿，形成具有全局感知能力的改进架构。

损失函数优化

在YOLO模 型 中 ， 损失函数是多任务损失（Multi-Task Loss），它同时考虑了对象的定位和分类两个任务，这意味着损失函数不仅需要衡量预测边界框与真实边界框之间的差异，还需要衡量预测类别概率与真实类别概率之间的差异。回归损失函 数的结构如图5所示，YOLOv10采用CIOU Loss用于计算边界框的重叠损失。CIOU Loss在处理纵横 比时虽然有一定优势，但在描述相对值方面存在模糊，并且未能有效解决数据集中样本的不平衡问题。值得注意的是，在梯度反向传播过程中，CIOU 损失函数对锚框与目标边界框的空间嵌套关系建模存在计算误差，这可能导致优化过程中的梯度扰动，可能导致检测性能受到影响。

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结果与讨论

实验设置

实验平台采用Intel i7-9750H处理器（2.60 GHz） 与 NVIDIA RTX 1660Ti显卡 （6 GB 显存），系统内存配置为16 GB DDR4。软件环境部署于64位Win‐dows 10系统，基于Python 3.9语言与CUDA 10.2加速库，在PyTorch 1.10.1框架中完成模型训练任务。实验参数配置如下：训练阶段图像输入尺寸（Image_Size） 设定为 640×640 像素，基础学习率（Learning_Rate） 初始化为 0.01，模型采用随机初始化策略，批量大小 （Batch_size） 配置为 16，训练周期 （Epochs）定为200次。在帧率评估环节，保持图像空间维度为640×640，批量处理单元配置为16。

不同YOLOv10基准模型对比实验

YOLOv10 包含 n、s、m、b、l、x 六种不同大小的模型，通过深度与宽度的协同缩放策略，在检测精度、推理延迟及资源占用维度形成差异化特性，为边缘计算、嵌入式部署等场景提供多梯度优化范式。其中，YOLOv10l为大型版本，精度更高，但计算资源增加；YOLOv10x为超大型版本，可实现最高精度和性能。YOLOv10x 与 YOLOv10l 因参数冗余与推理延迟过高，无法满足无人机边缘计算 的轻量化部署需求。因此本研究对 YOLOv10n 至 YOLOv10b四类架构进行网络层级、通道维度、检测指标及参数规模的多维分析 （表1），评估其在资源受限场景的适配性。

表 1 实验数据表明，网络层级深度与通道宽度的扩展显著提升了检测精度 （AP@0.5 从 0.921至 0.951），但模型参数量同步增加至 56.8 MB）。YOLOv10n 作为最小参数规模的轻量化架构，其AP@0.5 达 到 0.921， 虽 低 于 YOLOv10b 的 0.951，但参数量仅为后者的 1/10。YOLOv10b的参数膨胀导致推理时间增加，难以满足无人机边缘计算的实时性约束。因此，综合参数量、检测精度与改进可行性，本研究选择YOLOv10n作为基线模型：其轻量化特性适配嵌入式部署，且通过架构改进 （如特征补偿与多尺度增强） 可进一步优化检测性能，从而在资源受限场景下实现高精度与高效率的平衡。

基于 YOLOv10n 架构的检测结果可视化如图 6 所示。本研究经大量测试验证，当目标对象密集排列或部分区域被遮蔽时，模型易出现目标遗漏或错误识别现象。在高密度聚集区域，当周边伴生植被 （如杂草或低矮植物） 干扰较强时，YOLOv10n 算法准确率明显下降；而当目标对象因邻近物体遮挡导致主体区域不可见时，基础模型常出现相邻目标合并识别的情况，此类识别偏差会大幅削弱检测准确率。

多模态注意力模块效能比较测试

为验证文中引入的MHSA模块的有效性，量化评估不同注意力机制对模型性能参数及推理效率的影响。测试在统一配置的软硬件平台上实施，基于统一植树位点 （树坑） 数据集，以YOLOv10n为基准架构，在相同网络层级分别植入 SA（Spatial At‐tention Mechanism）、 EMSA （Efficient Multi-Scale Attention echanism）和 MHSA三种注意力机制进行验证，实验结果如表2所示。

不同损失函数性能对比

YOLOv10n 模型配置 CIOU 作为边界框回归目标函数，但该函数在训练阶段未能充分解耦几何维度参数 （宽度、高度） 与置信度特征的统计差异，导致优化过程耗时较长。本研究通过多组对比测试，在相同网络结构层级分别集成 CIOU、SIOU、EIOU 及 Focal-EIOU 四种损失函数，系统化评估其对模型效能的作用。表 3详细列出了各方案的性能差异，图 7展示了不同目标函数在训练集的收敛轨迹。

消融实验

为了验证本研究改进的算法模块有效性，本研究以原始模型YOLOv10n为基线模型，并以 P、R、AP@0.5、AP@0.5：0.95 作为评价指标，通过多个改进模块不同的组合方式开展了消融实验，具体分析各个改进模块对 YOLOv10n 基线模型性能的影响，以及各模块组合后在 YOLOv10-MHSA 模型中的检测效果。消融实验结果如表4所示。

不同检测模型对比分析

由于无人机拍摄的植树位点 （树坑） 目标较小且真实环境中常常存在密集分布与复杂背景的情况，本研究设计了 YOLOv10-MHSA 结构网络，用来强化小目标复杂背景下识别效果较差的情况。为验证文中提出的YOLOv10-MHSA的性能，将其与YOLO系列、SSD及Faster R-CNN等主流模型进行对比分析。所有对比实验在统一训练条件下完成，基于相同数据集评估检测效率与精度差异，结果见表5。

模型鲁棒性验证

本研究通过图像化验证方法评估了改进模型在多变背景与光照变化环境中的检测性能。基于数据集中典型干扰场景构建测试样本集，系统对比YOLOv10与YOLOv10-MHSA改进架构在低照度环境、强阴影干扰等典型场景下的目标识别差异，重点验证了多尺度特征增强策略对环境扰动的适应能力。如图 9所示，植树位点 （树坑） 处于复杂背景时，背景中的杂物和干扰使得检测任务变得更加具有挑战性。改进后的 YOLOv10-MHSA 模型能够更好地识别这些复杂背景下的植树位点 （树坑） 目标，并且在相同目标的检测中表现出更高的置信度。这表明，改进后的模型在处理复杂背景干扰问题时具有更高的检测精度和鲁棒性。

在图 10 中，暗光线环境下的检测任务也面临更大的挑战。难以辨识。在这种情况下，原模型未能有效识别出中心区域的植树位点（树坑）目标，而改进后的YOLOv10-MHSA模型能够成功检测到这些目标，并且在检测置信度上也有所提升。这说明，改进后的模型在暗环境中能够更好地应对复杂背景下的干扰，展现出较强的鲁棒性，提供可靠的植树位点（树坑） 检测结果。

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结论

本研究针对“三北”防护林区内蒙古和林格尔县的植树位点 （树坑） 检测需求，设计了一种面向无人机遥感精准检测的优化框架，构建了基于YO‐LOv10架构的多尺度增强方案。改进策略包含：在特征传播路径中嵌入多分辨率检测支路，集成可变域卷积 （AKConv） 与多头自注意力机制（MH‐ SA），并融合 Focal-EIOU 损失函数优化特征映射。实验结果表明，该架构在保持检测精度的前提下，显著提升对复杂遥感场景中微小目标的定位鲁棒性，尤其在目标高密度重叠区域展现出更强的特征解耦能力。所提方法为“三北”防护林区稀疏草原的无人机航拍图像处理提供了轻量化检测框架，同时为荒漠化治理中的植被恢复工程提供了相关技术支撑。

来源：小码科普君