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摘要
在车路协同中，路侧感知设备可以检测出行车环境中感兴趣的目标，协助车辆进行智能决策。论文使用架设在路口的相机采集可见光图像，对行人、自行车和汽车等目标进行标注，构建了路侧目标检测数据集。论文采用最新的anchor-free目标检测方法 YOLOX作为基准模型，增加CBAM和SENet两种attention模块以加强主干网络特征，使用focal loss替换物体分支原有的交叉熵损失以解决正负样本不平衡的问题。在自建数据集上的实验结果表明，改进后的YOLOX-A模型其检测精度有明显提升，同时检测速度几乎不变，适合于路侧场景下的目标检测。
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