面向密集场景结合TC-YOLOX的小目标检测方法

作者：李翔宇^*; 王伟; 王峰萍; 韩岩江

来源：电子测量技术, 2023, 46(15): 133-142.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2211795

• 小目标检测
• YOLOX
• 卷积注意力机制模块
• Transformer Encode
• CIoU回归损失函数

密集场景下小目标的高效精确检测是目标检测领域的关键问题。为了解决环境的多样性和小目标自身复杂性存在着特征难以提取、检测精度低等问题，提出一种面向密集场景结合TC-YOLOX的小目标检测方法。首先，通过在CSPNet中引入Transformer Encode模块，不断更新目标权重实现增强目标特征信息，提高网络的特征提取能力；其次，在特征金字塔网络中增加卷积注意力机制模块，关注重要特征并抑制不必要特征，提高不同尺度目标的检测准确度；然后，采用CIoU代替IoU作为回归损失函数，使得模型训练过程中网络收敛更快，性能更好；最后在PASCAL VOC 2007数据集上验证。实验结果表明，所设计的TC-YOLOX模型能够有效的检测出多样化场景中正常、密集、稀疏、黑暗条件下的小目标物体，mAP和检测速度可以达到94.6%和38 fps,与原始模型相比提升了10.9%和1 fps,对多种密集场景下的小目标检测任务均具有较好的适用性。

• 单位
  西安工程大学