跨尺度自適應(yīng)融合的車輛與行人檢測算法

摘要： 針對道路交通中目標(biāo)所處環(huán)境復(fù)雜，存在模型對關(guān)鍵特征提取不充分、目標(biāo)定位準(zhǔn)確率低的問題，選取SSD模型為基本框架展開了特征提取方式、關(guān)鍵信息增強(qiáng)和非局部性特征定位的研究。首先，為針對性地解決道路交通場景下目標(biāo)多尺度的問題，提出跳躍式反向特征金字塔結(jié)構(gòu)，生成更具判別力的特征；其次，為解決不同語義層次的信息對特征融合過程貢獻(xiàn)度不同的問題，設(shè)計(jì)基于注意力機(jī)制的自適應(yīng)特征融合模塊，在通道...