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摘要
针对道路场景下各目标尺度复杂导致的检测精度低问题，提出一种面向道路目标的多尺度Faster R-CNN算法。分析数据集标注的面积及长宽比分布以设置合适尺寸的锚框，提高锚框与目标的匹配度，模型对道路小目标的平均精准度提升了13%以上。在Faster R-CNN网络的特征提取部分加入特征金字塔结构，融合不同尺度特征图的信息提高检测性能。在BDD100K数据集下进行实验，结果表明该方法与原有Faster R-CNN模型相比检测速率稍有下降，mAP得分提升15.1%。
- 出版日期2022
- 单位中南民族大学
