自动驾驶场景下基于改进faster-RCNN的小目标检测方法

摘要

本发明属于深度学习及计算机视觉领域，具体涉及一种自动驾驶场景下基于改进faster‑RCNN的小目标检测方法。本发明选取ResNet‑50作为主干特征提取网络，首先引入可变形卷积思路对主干网进行改进，提高了卷积神经网络的变换建模能力；然后在主干网络最后两层添加空间注意力机制，能准确定位小目标，提高小目标检测的准确率并增强小目标的特征提取；同时引入特征金字塔结构，结合了自上而下和自下而上以及高低维之间的特征融合策略，从而实现了特征增强；最后利用Soft‑NMS去除冗余边框，得到最好的检测结果；并利用多尺寸训练和大尺度检测的增强方法，提高模型鲁棒性。