小尺度车辆目标检测现已成为交通场景下目标检测中亟待解决的难题。对其中的难点进行研究,提出一种基于无锚框目标检测网络改进的算法。使用自适应特征提取方法,增强小尺度特征的表达,提高小尺度目标的特征提取能力;通过改进特征融合方法,将浅层信息逐层融合,解决特征丢失的问题。引入注意力增强方法,增加中心点预测能力,解决目标遮挡问题。实验结果表明,该算法在UA-DETRAC数据集上有很好的检测效果,较改进前车辆检测能力有较大提升,满足实时检测的要求,检测速度达到了59,平均精度均值为92.9%。
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