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公开(公告)号：CN117765498A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311859471.3
申请日：2023-12-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于SNC‑YOLOv5的自动驾驶目标检测算法；针对自动驾驶领域中，物体分辨率较低和目标较小难以检测的问题，将SPD模块添加到主干和颈部网络中，增强了网络处理低分辨率和小目标图像的能力；在主干网络添加NAM注意力机制，在增强图片特征表达能力的同时又不增加模型整体的计算量；将颈部网络的C3模块替换为C2f模块，通过并行更多的梯度流分支来进一步优化网络，提高网络的准确性；将SNC‑YOLOv5与原YOLOv5模型在KITTI数据集上进行比较，实验结果表明，与YOLOv5相比，本发明有效地提高了YOLOv5特征提取能力以及多尺度特征融合能力，针对自动驾驶目标检测任务中低分辨率物体和小目标漏检以及检测精度低的问题，本发明能有效提高检测效率和精度。
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