改进YOLOv4-tiny模型的交通图像目标检测

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道路交通中的实时智能安全监控系统拥有着海量图像数据源。数据源中具有不同路况、不同天气、多类别车型和多种分辨率的道路交通图像数据。针对该类图像,本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的轻量级目标检测模型,以快速捕捉目标车辆的行驶信息。首先,采用移动翻转瓶颈卷积对骨干结构进行优化,有助于实现更好的内存效率;其次,在模型的颈部网络中使用改进的空间金字塔池化结构,将多尺度的局部特征连接在同一卷积层中,从而增加局部区域特征图的接受域;最后,在网络中添加一个尺度层,将顶层的特征图合并,获得细粒度的特征,提高了检测精度,特别是对小目标的检测。实验结果表明,与以往模型相比,该模型结构具有较高的精确度,需要的存储空间最小,能够高效检测并提取空间内的目标信息,实现智能监控。
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