基于特征融合和注意力机制的交通场景目标检测方法

本发明涉及交通场景目标检测技术领域，具体涉及一种基于特征融合和注意力机制的交通场景目标检测方法，包括：获取公开的交通场景目标图像训练数据集；利用交通场景目标图像训练数据集对交通目标检测模型进行训练；将待检测的交通场景图像输入训练好的交通场景目标检测模型，得到输出的检测结果图。通过特征融合模块构建层级化感受野，在深度卷积阶段保留目标边缘的精细结构，再通过点卷积动态聚合跨通道语义信息，提出注意力模块动态调整卷积感受野与空间注意力权重，抑制背景噪声的干扰，从而更好地增强目标的局部细节特征表达，采用PIoU损失函数，通过结合目标大小自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调整策略，进一步提高定位精度和鲁棒性。