一种兼顾精度和轻量化的行人车辆检测方法

本发明涉及计算机视觉和自动驾驶技术领域，具体的说是一种兼顾精度和轻量化的行人车辆检测方法，包括对行人车辆进行数据采集得到行人车辆图片，将所述行人车辆图片作为RBS模块和MB‑C2f模块主干网络的输入，进行图片特征提取，将所述提取的图片特征传入颈部BiFPN特征融合模块，整合和融合不同尺度的特征信息，本发明是基于YOLOv8n的轻量级行人车辆检测方法PV‑YOLO，其添加了小目标检测层，并设计ES‑Head轻量化了原始检测头，实现了对远处行人车辆更精准的定位，减少模型参数和计算量，使用BiFPN替换了PAFPN特征融合网络，提高模型对于多尺度特征融合的能力。