一种面向复杂交通环境的小型目标检测算法模型

本发明公开了智能汽车感知技术领域的一种面向复杂交通环境的小型目标检测算法模型，包括YOLOv5算法模型：还包括基于YOLOv5算法模型构建的多尺度检测模块，其用于将三尺度检测升级为四尺度，以此丰富小目标的特征信息；Ghost与ECA模块级联结构，包括Ghost模块、其中Ghost模块用于解决训练网络过程中的特征图冗余现象，避免不必要的特征反复被提取，以及用于利用线性操作补充新的特征图，本申请在两个数据集上进行的消融实验，分析了各模块对算法提升精度的影响程度，验证了改进模块的有效性。此外，通过与其他主流算法的对比实验以及在不同复杂道路场景下的对比测试，本申请算法显示出了优越的性能，优于原始YOLOv5s模型，证实了其泛化适用性。