基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

摘要：

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题.在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能.使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野.在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性.鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法.在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4％的平均精度均值(MAP@0.5).

关键词：小目标检测、YOLOv4算法、空洞卷积、反馈机制、递归特征金字塔

所属期刊栏目：49

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：四川省科技计划项目2020SYSY0016

在线出版日期：2023-01-16（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：287-294