【摘 要】
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目标检测作为目前计算机视觉的热门研究课题,在生活中和学术界的应用都有了深入的研究,将基于深度学习的目标检测算法应用于实际道路场景中,是各大汽车公司对于自动驾驶等车端辅助系统研究的方向和热点。当前,道路场景物体密集复杂、信息众多、车辆和行人之间遮挡和重叠的现象严重,针对传统目标检测算法在复杂场景下存在诸多问题,无法满足检测精度要求,提出一种改进YOLO v3的道路场景目标检测算法。针对道路场景中信息
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目标检测作为目前计算机视觉的热门研究课题,在生活中和学术界的应用都有了深入的研究,将基于深度学习的目标检测算法应用于实际道路场景中,是各大汽车公司对于自动驾驶等车端辅助系统研究的方向和热点。当前,道路场景物体密集复杂、信息众多、车辆和行人之间遮挡和重叠的现象严重,针对传统目标检测算法在复杂场景下存在诸多问题,无法满足检测精度要求,提出一种改进YOLO v3的道路场景目标检测算法。针对道路场景中信息数据量大,计算复杂冗余的问题,在网络基础上加入注意力机制,从而增强了网络对于特征图和重要通道间的相关表达,使网络在提取特征时关注高价值信息,抑制低价值信息表达,提高特征表达能力;针对图像数据被缩放或剪裁等丢失空间信息的问题,加入空间金字塔池化结构,提取不同感受野的深层特征信息,使网络做到多尺度特征融合、提高尺度不变性,通过增强网络提取特征的能力来提高网络检测准确率;优化损失函数,采用GIo U损失函数反映预测框和真实框的重叠区域和距离,解决了原网络中Io U=0时梯度消失无法优化的问题,提高网络检测小尺寸物体的敏感性和精度。本文对改进后的网络模型进行训练和学习,在相同数据集下通过与经典的目标检测网络做了对比实验,实验结果显示改进后的网络在不降低检测速度的前提下,在召回率、准确率和平均准确值精度上分别提高了7.5%、7.2%和7.6%,实验验证了改进后的网络模型在道路场景下进行目标检测的有效性。该论文有图36幅,表14个,参考文献79篇。
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