针对传统的车辆目标检测算法检测精度低,小尺度目标识别效果差等问题,提出了一种基于YOLOv4(you only look once v4)算法的目标检测方法,以提升对交通场景小目标车辆的检测性能。通过对YOLOv4网络进行再设计,使用MobileNetv2深度可分离...针对传统的车辆目标检测算法检测精度低,小尺度目标识别效果差等问题,提出了一种基于YOLOv4(you only look once v4)算法的目标检测方法,以提升对交通场景小目标车辆的检测性能。通过对YOLOv4网络进行再设计,使用MobileNetv2深度可分离卷积模块代替传统卷积,将CBAM(convolutional block attention module)注意力模块融合到特征提取网络中,在保证模型检测精度的同时减少模型参数。采用PANet-D特征融合网络融合获取到4个尺度特征图深浅层的语义信息,增强对小目标物体的检测能力。通过使用Focal loss优化分类损失函数,加快网络模型的收敛速度。实验结果表明,改进后的网络识别准确率达到96.55%,网络模型大小较原YOLOv4网络降低了92.49 M,同时检测速度比原网络提升了17%,充分证明了本算法的可行性。展开更多
文摘针对传统的车辆目标检测算法检测精度低,小尺度目标识别效果差等问题,提出了一种基于YOLOv4(you only look once v4)算法的目标检测方法,以提升对交通场景小目标车辆的检测性能。通过对YOLOv4网络进行再设计,使用MobileNetv2深度可分离卷积模块代替传统卷积,将CBAM(convolutional block attention module)注意力模块融合到特征提取网络中,在保证模型检测精度的同时减少模型参数。采用PANet-D特征融合网络融合获取到4个尺度特征图深浅层的语义信息,增强对小目标物体的检测能力。通过使用Focal loss优化分类损失函数,加快网络模型的收敛速度。实验结果表明,改进后的网络识别准确率达到96.55%,网络模型大小较原YOLOv4网络降低了92.49 M,同时检测速度比原网络提升了17%,充分证明了本算法的可行性。
