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题名改进DAB⁃DETR算法的非规则交通对象检测
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作者
林峰
宁琪琳
朱智勤
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学自动化学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第21期141-148,共8页
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基金
重庆市教委“成渝地区双城经济圈建设”科技创新项目(KJCXZD2020028)
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文摘
非规则交通对象主要指任何在车辆行驶过程中可能对车辆行驶起到阻碍作用的物体,例如坑洼、落石、树枝等影响车辆正常驾驶的目标。针对道路中的非规则交通对象检测问题,提出一种基于改进DAB⁃DETR算法的非规则交通对象目标检测算法,经过对原始模型结构的分析,发现在图像特征输入编码器前加入绝对位置编码来弥补图像位置信息的缺失,只能隐式地表达特征间的相对位置信息,因此改进DAB⁃DETR在Transformer的编码结构中的多头自注意力机制中添加了针对图像的相对位置编码;其次发现在原始训练策略中,对得到的检测定位结果与类别信息进行二分匹配并计算损失值时,只是简单地将定位损失和分类损失加权求和,这样会导致性能下降,所以在训练策略中增加了将分类、定位损失集成在一个统一参数化公式中的AP损失函数。实验结果表明:改进DAB⁃DETR算法的检测精度达到了82.00%,比原始模型提高了3.3%,比传统模型Faster R⁃CNN、YOLOv5分别提高了6.20%、7.71%。
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关键词
非规则交通对象
目标检测
DAB⁃DETR算法
相对位置编码
AP损失函数
消融实验
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Keywords
irregular traffic object
object detection
DAB⁃DETR algorithm
relative position encoding
AP loss function
ablation experiment
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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