并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法

常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提取空间与语义信息,并通过双路径融合模块,促进特征信息间的相互补充。顶部特征依次与金字塔池化多尺度池映射相加,利用注意力机制将多尺度池化特征聚集其中,进一步提高多尺度的检测性能。聚集全局尺度信息,利用自注意机制将其融入不同层特征,并重复多次以构建全局特征融合的颈部网络结构,有效提升颈部网络融合全局上下文信息的能力。头部采用Ghost Conv并结合通道混洗操作,维持模型性能的同时减少参数冗余。在KITTI、BDD100K和PASCAL VOC数据集上展开实验,所提算法的平均精度值相较于基线模型(YOLOv7-tiny)分别提高了3.5、3.4和2.7个百分点。实验结果表明,提出的算法提升了复杂场景下的检测性能,而且对算力等资源的要求较低。