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摘要
针对城市交通监控场景复杂的问题，提出一种基于CenterNet改进的车辆检测算法。选取ResNet101作为主干特征提取网络，引入自矫正卷积SCConv扩大网络感受野，改善模型结构。针对解码过程，采用深度可分离卷积并进行结构改进，增加网络宽度，并且施加SA注意力机制，抑制解码过程连续上采样产生的无用信息。改进后的网络在城市交通监控车辆检测中进行实验验证，实验结果表明，改进后的网络在车辆识别上mAP达到86.95%,较改进前提升了9.86%,适用于交通监控车辆检测任务。
- 出版日期2023
- 单位天津工业大学
