基于改进的DETR的目标检测与测距实现

摘要

针对DETR对于小目标检测的效果不够理想问题,提出了基于改进的DETR的目标检测与测距。首先通过目标检测算法(detection transformer, DETR)与立体匹配算法SGBM的结合来实现双目测距,对图像的特征提取进行改进,在原有的Resnet50的基础上加入SeNet,输出4种不同尺度的特征图。然后再利用特征金字塔(feature pyramid networks, FPN)对3种不同尺度的特征图进行特征融合;其次将得到的特征图与位置编码信息结合输入到transformers得到特征序列;最后经过前馈网络(feed-forward networks,FFNS)输出预测目标的类别信息和位置信息,最终在小目标的检测上精度能够提高1.9%。将改进后的DETR与SGBM算法结合,根据双目测距的原理得到目标的真实距离。