基于多尺度融合与注意力机制的小目标车辆检测

摘要

针对传统目标检测算法(SSD)检测小目标精度低的问题,提出基于注意力机制与多尺度信息融合方法并将其运用于车辆检测任务.结合浅层特征图与深层特征图的优势,小目标检测分支和大中型目标检测分支的特征图采用5支路和2支路融合.在基础网络层之间加入注意力机制模块,模型会关注包含更多信息量的通道.实验结果表明,在自建车辆数据集上的均值平均精度(mAP)达到90.2%,比传统SSD算法提高了10.0%,其中小目标检测精度提高了17.9%;在PASCAL VOC 2012数据集上的类别平均精度mAP为83.1%,比主流的YOLOv5算法提高了6.4%.此外,提出算法在GTX1660 Ti PC端的检测速度可以达到25帧/s,能够满足实时性的需求.