基于注意力机制的车辆目标检测算法研究

• 作者: 罗建晨 杨蕾
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 车辆目标检测 注意力机制 YOLOv3 SAM
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 103-105,108
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.06.026

摘要

在智能交通系统中,车辆目标检测有广泛应用.为了提高车辆目标检测性能,采用基于FPN的YOLOv3算法进行车辆多目标检测,并且通过添加注意力机制模块进行网络优化,提出了一种基于空间注意力机制SAM的YOLOv3车辆多目标检测优化算法,并在所构造的车辆多目标数据集上对提出的算法进行了验证,证明其对车辆多目标检测的优势.实验表明,优化后的检测算法相比原检测算法模型参数量降低了55.36％,mAP值提升了1.15％,优于原检测算法.