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摘要
针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题，基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制（adaptive non-maximum suppression,A-NMS）的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模型，增强遮挡目标显著区域特征；设计内嵌空间注意力的双路金字塔特征融合网络，提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力；提出区域目标密度与边界框中心距离因子相关联的动态NMS阈值设定方法，并在后处理阶段代替传统IoU-NMS算法，进一步减少漏检。实验结果表明，与YOLOv4-tiny算法相比，改进算法在公开数据集PASCAL VOC07+12和自制数据集上mAP值分别提高2.84个百分点和3.06个百分点，FPS保持在87.9，对遮挡目标的检测能力显著提升，满足移动端对狭小复杂场景实时检测的需求。
- 出版日期2022
- 单位河南师范大学
