基于注意力机制的多尺度小目标交通标志检测

摘要

在交通标志检测中,小而稠密的交通标志易受遮挡、恶劣天气等复杂自然环境的影响,导致检测性能较差.针对此问题,提出一种基于注意力机制的多尺度小目标交通标志检测方法.以CSPDarknet53为基础设计了一种新型的特征提取网络,使得输出特征图的分辨率得以增大、目标更易于检测,同时通过反卷积自适应级联结构融合浅层细节信息与深层语义特征.此外,构造了一种基于空间注意力机制的倒金字塔结构,以高分辨特征图生成的注意力系数图增强低分辨率特征图的显著区域检测性能.实验结果表明该方法在满足实时性的情况下,不仅提高了小尺度交通标志的检测性能,而且对复杂自然环境下的交通标志检测更具鲁棒性,显著优于典型的目标检测算法.在自制数据集上,检测精度达到95.26%,在0.8的IoU阈值下,相比YOLOv3高19.1%.