【摘 要】
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针对传统行人和车辆检测方法中小目标检测精度低、识别效果差以及遮挡的行人目标漏检问题，提出了一种基于YOLOv4改进的行人车辆检测算法。在主干网络与特征融合模块之间增加卷积层，3×3的卷积增大感受野，随后1×1的卷积降维。多层卷积学习到更多的纹理信息，提高了网络对特征的感知能力。为了解决YOLOv4样本不平衡的问题，利用焦点损失函数在解决正负样本分布不平衡问题上的优势，在分类损失函数中添加了一个调制
【基金项目】
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国家自然科学基金（61601174）； 黑龙江省博士后科研启动金项目（LBH-Q17150）； 黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室（黑龙江大学）开放课题及省高校科技创新团队项目（2012TD007）； 黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究项目（KJCXZD201703）；
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针对传统行人和车辆检测方法中小目标检测精度低、识别效果差以及遮挡的行人目标漏检问题，提出了一种基于YOLOv4改进的行人车辆检测算法。在主干网络与特征融合模块之间增加卷积层，3×3的卷积增大感受野，随后1×1的卷积降维。多层卷积学习到更多的纹理信息，提高了网络对特征的感知能力。为了解决YOLOv4样本不平衡的问题，利用焦点损失函数在解决正负样本分布不平衡问题上的优势，在分类损失函数中添加了一个调制系数λ,使得算法能够减少分类样本的损失。在Udacity数据集上的实验结果表明，相较于YOLOv4,改进的算法在主观视觉上能够检测出更多的目标，并且mAP提升了3.16%。
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