摘要
针对现有交通灯算法对小目标、遮挡目标检测识别效果不佳等问题,提出一种基于注意力与多尺度特征融合的YOLOv5检测算法(YOLOv5 detection algorithm based on attention and multi-scale feature fusion,AM-YOLOv5).通过在残差结构中引入坐标注意力模块,提高对小目标的特征提取能力;设计四尺度检测层,通过引入更浅层特征改善对小尺度目标的检测性能,提高检测精度;针对引入注意力和检测层导致计算量增大、速度降低的问题,采用分布移位卷积替换部分主干卷积的方法,简化模型,提升速度.实验结果表明:该算法在Lara数据集上平均精度均值达到90.8％,相较于经典YOLOv5算法,精度提升2.7％,速度达到59.9 FPS,在复杂恶劣环境下的BDD100K数据集上,精度提升3.6％,速度达到34.8 FPS,具有良好的检测效果,能较好地满足交通灯的实时检测.
基金项目
国家重点研发计划项目(SQ2020YFF0418521)
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2020jscxxwtBX0005)
川渝联合实施重点研发项目(cstc2020jscxylhX0007)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201800748)
国家科技期刊平台
NSTL
万方数据