基于改进型CenterNet的车辆检测应用

摘要：

CenterNet算法在车辆检测领域中表现优异,具有检测精度高和速度快的特点,但其也具有明显的缺点,由于网络采用复杂的Hourglass?104结构导致检测速度达不到实时性要求,同时检测过程中也有误检和漏检的现象发生.针对这些问题,提出一种基于改进型CenterNet的车辆检测算法.该方法首先对网络结构进行精简,将2个堆叠的Hourglass网络中的下采样和上采样次数减少为3次,然后用空洞卷积替换传统卷积以增大网络的感受野,捕捉多尺度上下文信息,最后通过在残差单元中增加一条支路以实现检测精度的提升.在KITTI数据集上进行仿真实验,检测精度和每张图片的检测时间分别为58.9％和105 ms,总体性能优于现有算法.

关键词：改进型CenterNet、车辆检测、Hourglass、残差单元、空洞卷积、锚点框、网络精简、消融实验

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73-34;TN711

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育厅科学技术研究重点项目

在线出版日期：2021-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-145