基于VoVNet-FCOS的道路行人目标检测算法优化

"基于VoVNet-FCOS的道路行人目标检测算法研究" 这篇文档是关于深度学习在行人目标检测领域的应用，具体是通过改进现有的FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）算法来提升检测性能。FCOS是一种基于深度卷积神经网络的一阶段目标检测算法，它摒弃了传统的区域提议步骤，直接从特征图中预测边界框和类别，从而提高了检测速度。 文档指出，当前的行人检测算法由于道路行人的特殊性和复杂性，在速度和精度上存在不足。为了解决这个问题，研究者们在FCOS的基础上进行了两方面的改进： 1. **网络基础结构的改进**： - **VoVNet的引入**：用VoVNet替换原有的ResNet作为特征提取网络。VoVNet是一种高效型网络，设计上旨在平衡准确度和计算效率，适用于处理复杂的图像识别任务。 - **残差连接的增加**：在VoVNet中加入输入到输出的残差连接，这有助于信息的流畅传递，缓解梯度消失问题，提高网络训练的效率和效果。 - **eSE注意力机制**：在最后的特征层上应用了eSE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制。eSE能够自适应地调整特征通道的重要性，增强模型对关键特征的识别能力。 2. **损失函数的改进**： - **GIOU Loss的应用**：为了更好地衡量预测框与真实框的重合程度，论文采用了GIOU（Generalized Intersection over Union）Loss替代传统的IOU Loss。GIOU Loss不仅考虑了两框的交集，还考虑了它们的并集，因此能更全面地评估预测框的质量，有助于提高检测的准确性。 实验结果显示，经过这些改进后，新的行人检测算法在平均精度（mAP）上提升了6.65%，同时保持了实时性，满足了实际应用的需求。这些改进对于智能驾驶辅助系统、交通监控等领域具有重要的实践意义，有助于提高系统的行人检测能力和安全性。 关键词：行人检测；卷积神经网络；FCOS；高效型网络；损失函数 该文档的研究工作聚焦于深度学习在行人检测中的优化，通过网络结构的调整和损失函数的改进，实现了性能的显著提升，对于深入理解和改进目标检测算法具有很高的参考价值。