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摘要
针对交通场景中存在的小目标和遮挡目标等弱目标漏检、错检、检测速度慢等问题，提出一种改进Yolov4的车辆弱目标检测算法。首先设计像素重组残差模块（PS-R），通过超分辨率的方式将多个目标的中心点分散到不同网格中，保留更多的遮挡目标；其次设计特征增强注意力模块（FEAB），充分利用高层特征的语义信息和浅层特征的细粒度信息，提升弱目标检测性能；然后根据道路车辆的目标特点，k-means++结合遗传算法对车辆数据集的真实标注框进行聚类，生成更符合车辆目标的先验框；最后使用深度可分离卷积替换网络特征融合模块（PANet）中的常规卷积，提升检测速度。在车辆数据集KITTI和UA-DETRAC上进行实验验证，改进后的Yolov4算法比原始Yolov4算法精度分别提高了1.9%和2.4%，检测速度达到了61.4 fps。
- 出版日期2023
- 单位自动化学院; 中国民航大学
