融合特征金字塔和通道注意力的轻量车辆检测算法

摘要：

车辆检测是智能交通、无人驾驶等系统得以实现的重要支撑性技术.低精度或低速度的车辆检测器应用受限,因此提出了一种快速准确的车辆检测器.首先,前端特征提取网络VGG16由MobileNetV3_Large替代,减少了参数量和计算量,并增加了对高维特征的提取能力;其次,利用特征金字塔思想构建双向加权融合网络,有效融合不同尺度的特征,获取多维度的车辆特征;最后在特征提取层引入高效通道注意力,重新标定不同特征通道的重要性,进一步提高模型性能.与SSD相比,所提出的模型在KITTI数据集和BDD 100 K数据集上分别将平均精度提高了 7.50％和3.50％,并具有实时检测能力(超过40 fps),在检测精度和速度方面有更好的平衡,说明了方法的有效性.

关键词：车辆检测、SSD、MobileNetV3、特征金字塔、注意力机制

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安市碑林区应用技术研发项目GX2007

在线出版日期：2023-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：41-48