基于MobileVit轻量化网络的车辆检测方法

摘要

针对车辆检测模型参数量大,以及对小目标和遮挡目标漏检问题,提出了一种基于MobileVit轻量化网络的车辆检测算法。首先,在数据预处理阶段使用GridMask图像增强方法,提升模型对遮挡车辆目标的检测性能;其次,使用基于MobileVit网络作为模型的主干特征提取网络,充分提取特征信息且使得模型轻量化;最后,在预测层网络中,使用基于PANet实现多尺度的车辆检测,提升模型对小目标车辆的检测能力。实验结果表明,该模型的平均检测精度达98.24%,检测速度达每张图片0.058 s,模型大小为136 MB,与对比算法相比综合性能更好。