基于SimAM-YOLOv4的自动驾驶目标检测算法

摘要：

针对自动驾驶场景下单阶段目标检测对小目标精度不足的问题,权衡精度与速度的共同需求,提出一种改进的YOLOv4目标检测算法.首先,在网络的残差模块中嵌入SimAM注意力模块,旨在提高网络对重要特征的提取能力,然后,利用ACON-C激活函数替换残差模块中的Mish激活函数,使残差模块可以自适应地激活,进而提升网络性能.在KITTI数据集上进行训练和测试,实验结果表明,该模型的平均精度均值达到91.16％,检测速度达到32帧/s,满足实时检测的要求.

关键词：目标检测、YOLOv4、SimAM注意力模块、ACON-C

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划重点项目;吉林省教育厅科学技术研究规划项目

在线出版日期：2022-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：244-250