摘要
本发明公开了基于自适应空间聚合金字塔的交通场景小目标检测方法,属于计算机视觉、小目标检测领域,包括针对小目标语义信息弱问题,设计多尺度聚合注意力机制增强小目标纹理、形状与上下文信息;针对小目标多尺度融合不足问题,设计自适应空间聚合金字塔深度融合多尺寸特征图;构建小目标损失函数NE_IoU解决小目标检测对位置偏差敏感的问题并提升收敛速度;同时,采用Soft‑NMS策略缓解小目标因IoU计算偏差或密集排列被误抑制的问题。本发明采用上述的基于自适应空间聚合金字塔的交通场景小目标检测方法,通过提升语义丰富性、多尺度融合以及定位精度,显著提高小目标检测的精度;同时易于部署且运行速度快,满足实时检测的需求。
技术关键词
多尺度
交通
场景
全局平均池化
特征金字塔
检测头
检测损失
动态
通道
偏差
计算机视觉
注意力机制
表达式
输出特征
融合特征
多尺寸
数据格式
语义