摘要
为提高道路目标检测精度,采用了基于YOLOv5网络模型的改进算法。其中,利用Mish激活函数来提高特征提取能力,引入CBAM注意力机制对特征信息进行增强,采用DIOU目标回归损失函数来直接最小化两个目标框的距离,从而提高收敛速度。实验结果表明,所提出的算法在公开的自动驾驶数据集KITTI上的表现非常出色,达到了91.1%的mAP和94.9%的检测精度,相比原始算法分别提高了3.1%和3.2%。此外,所提出的算法具有较好的检测速度(69帧/s)和实时性,相比一些主流的目标检测算法,具有一定的优越性。
作者
胡冠真
李宏滨
吴彦昕
沈帅杰
HU Guanzhen;LI Hongbin;WU Yanxin;SHEN Shuaijie
出处
《信息技术与信息化》
2023年第11期103-107,共5页
Information Technology and Informatization
