融合特征金字塔和通道注意力的轻量车辆检测算法

作者：张奇; 陈梦蝶; 赵杰

来源：国外电子测量技术, 2023, 42(01): 41-48.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2204450

• 车辆检测
• SSD
• MobileNetV3
• 特征金字塔
• 注意力机制

车辆检测是智能交通、无人驾驶等系统得以实现的重要支撑性技术。低精度或低速度的车辆检测器应用受限，因此提出了一种快速准确的车辆检测器。首先，前端特征提取网络VGG16由MobileNetV3＿Large替代，减少了参数量和计算量，并增加了对高维特征的提取能力；其次，利用特征金字塔思想构建双向加权融合网络，有效融合不同尺度的特征，获取多维度的车辆特征；最后在特征提取层引入高效通道注意力，重新标定不同特征通道的重要性，进一步提高模型性能。与SSD相比，所提出的模型在KITTI数据集和BDD 100 K数据集上分别将平均精度提高了7.50%和3.50%,并具有实时检测能力(超过40 fps),在检测精度和速度方面有更好的平衡，说明了方法的有效性。

• 单位
  西安工程大学