基于自适应融合的实时车辆检测

针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法（fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net）,可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种轻量级的互补池化结构（CPS）,该结构在宽度和高度上采用了两组不同的池化组合,在保持高精度的同时,显著降低了网络的浮点运算数（GFLOPs）和参数量。为了解决智能交通系统特征图生成过程中的信息损失问题,通过将自适应注意力模块（AAM）和特征增强模块（FEM）引入自适应融合特征金字塔网络（AF-FPN）,以融入车辆检测的形状特征。针对车辆细节特征表征弱的问题,引入了一种按通道维度分组的注意力（SA）机制,以增强主干网络对不同车辆检测细节特征的关注,有效提取车辆细节的显著特征。在BDD100K数据集上的实验结果表明,FAAP-Net算法相比于传统算法,平均精度从30.3%提升到43.7%。