一种基于卷积神经网络的车载图像目标检测方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的车载图像目标检测方法和系统。所述车载图像目标检测方法，基于骨干网络ResNet101构建非对称卷积结构来获得多种形状的感受野，加强网络对不同外形及旋转角度下目标的特征敏感度，提升网络对目标的检测性能；并且，在包含非对称卷积结构的网络基础上，通过构建特征融合模块来融合不同层级的目标特征，使网络学习到丰富的多尺度上下文信息，能够有效避免中小尺度目标的细节信息损失，从而增强了对多尺度目标的特征表征能力。