改进融合注意力机制的小目标和被遮挡目标检测

针对夜间光照条件不足等条件下交通环境的多目标检测问题,提出一种改进YOLOv5s的目标检测算法。该算法首先在原始的YOLOv5s网络中嵌入三分支结构并行卷积注意力模块,通过计算跨维度注意力权值矩阵,实现了一种轻量级的有效注意力机制。其次,为了解决小目标和遮挡目标的检测问题,嵌入残差遮挡感知注意力机制,通过不同卷积核大小的卷积块对图像进行类分块操作,更准确地突显小目标和被遮挡目标。通过在FLIR数据集上的对比实验表明,改进算法在夜间交通环境下的多目标检测任务中能够提高检测精度,相较于传统YOLOv5s,其检测准确率mAP@0.5提高2.9%。