【摘 要】
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随着我国车辆数目的激增以及交通事故的频发,自动驾驶技术成为有效解决该问题的关键方案。车辆目标检测是自动驾驶领域的重要研究方向,其检测精确率和检测速率是评价模型性能的重要指标。当前目标检测算法有两大种类,分别是基于区域的检测算法和基于回归的检测算法,基于区域的检测算法如RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN等,基于回归的检测算法如SSD、YOLO等。其中YOLOv3相比各算法不仅具有快
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随着我国车辆数目的激增以及交通事故的频发,自动驾驶技术成为有效解决该问题的关键方案。车辆目标检测是自动驾驶领域的重要研究方向,其检测精确率和检测速率是评价模型性能的重要指标。当前目标检测算法有两大种类,分别是基于区域的检测算法和基于回归的检测算法,基于区域的检测算法如RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN等,基于回归的检测算法如SSD、YOLO等。其中YOLOv3相比各算法不仅具有快速的检测能力,且特征提取网络引用残差结构对网络层数进行加深,大大加强了网络表达能力,改善了特征提取效果。当前在车辆目标的检测中,针对小目标检测的效果并不十分理想。本文目的将在提升模型检测性能的同时,加强对车辆小目标检测的效果。主要工作如下:（1）YOLOv3网络具有冗余的参数量,这不仅仅浪费了计算资源,也削弱了模型检测速度。为了改进这一缺陷,将Mobile Netv2网络融合进YOLOv3模型中,替换了以Darknet-53作为主要特征提取网络的结构,以此减少原网络多余的计算量。实验表明,利用Mobile Netv2网络进行轻量化处理,网络参数量减少了大约74%。同时,针对K-means算法聚类不彻底的现象,运用K-means++聚类算法进行改进,改进后的边框更适宜网络的训练。（2）YOLOv3通常采用步长为2的卷积进行下采样,这大大降低了模型对浅层特征的提取。本文针对这一问题,提出了使用空洞卷积替代下采样操作,空洞卷积能够扩充感受野,保留更多全局信息及细节信息,加强网络对小目标轮廓特征的提取。在此基础上,为了解决YOLOv3检测层尺度不一所造成干扰梯度反传的问题,提出使用ASFF结构对最后三层检测层进行特征融合,进一步提升模型对特征的获取能力。实验表明,基于ASFF及空洞卷积的特征增强网络能够获取更好的特征细节,对目标的分类精度更加准确。（3）针对YOLOv3边框损失函数泛化能力弱的问题,本文提出采用CIo U损失函数替代MSE损失函数。CIo U考虑了重叠面积、中心点距离、长宽比等三个重要因素,具有尺度不变性以及更好的泛化能力。本文将轻量化网络与特征增强网络进行融合,并将融合后的模型架构应用于YOLOv3网络,使模型获得更快的检测速度和更高的检测精确度。实验表明,基于CIo U损失与融合网络的YOLOv3模型在训练时损失值收敛更快,分类及边框回归位置更加准确,检测速度有了很大进步。本文依据以上三个改进点分别在KITTI数据集和VEDAI数据集上与原始YOLOv3网络进行对比实验,然后抽取部分VEDAI数据集加进KITTI数据集中得到总数据集,以平衡小目标数目在总数据集中的占比。在总数据集上再次进行对比实验,训练时保持迭代次数的相同,实验结果表明,当这三点同时作用于原网络时,模型对车辆小目标的漏检率更低,回归位置更准确,检测速度更快。
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