针对船舶智能航行场景复杂以及获取的图像信息中障碍物尺度变化较大的问题,提出一种基于YOLO (you only look once)算法的多尺度目标检测算法.首先设计了一种自适应特征融合模块,使得用于检测的特征图具有各尺度的强语义信息;然后设计了新的损失函数,以缓解样本分布不均匀问题,优化训练过程;最后通过水面图像仿真实验表明:该算法在多尺度检测上优势明显,既提高了目标检测精度,尤其是小目标的精度提升了34%左右,又未明显增加推理时间和参数量,具有高实时性.
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