针对一阶段目标检测算法对自动驾驶领域中复杂场景下目标检测能力弱等缺点,提出一种基于改进YOLOv5的多层特征融合算法M-YOLO。为进一步增强网络的检测能力,分别融入具有多层网络细粒度的模块与改进的特征增强模块,通过增加检测头与改进的非极大值抑制算法来训练模型。实验结果表明,在BDD100K数据集上,M-YOLO相比原YOLOv5模型的平均准确率提升8.51%,其检测速度达到83fps,在保证实时性的同时大幅度提升模型的准确率。
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