深度学习驱动的道路目标检测算法优化研究

本文主要探讨了基于深度学习的道路目标检测算法，特别是针对自动驾驶场景中的车辆和行人检测。文章提出了两种改进算法，旨在提高检测精度并减少误检。 (1) 针对误检控制的车辆检测算法，该研究利用Generalized Focal Loss改进损失函数，以协调分类和回归任务的一致性。同时，引入自适应训练样本选择策略平衡正负样本比例，确保模型能够更好地学习各种样本。此外，设计了一个负样本提取与融合模块，高效利用高质量负样本，并采用半监督学习方法优化误检问题。在KITTI和UA-DETRAC数据集上的实验结果显示，此算法在检测精度和误检控制方面优于其他主流算法。 (2) 提高复杂场景检测精度的方案是基于可变形卷积网络的道路目标检测算法。通过修改ResNet50骨干网络，利用可变形卷积增强模型对形变目标的检测能力。进一步地，加入全局上下文模块提升模型对全局信息的理解，同时通过统一多重注意力机制增强检测头的表达力。Soft-NMS算法用于处理边界框融合，有效解决了遮挡问题。在华为SODA10M数据集上的测试显示，该算法能显著提升检测精度。 (3) 为了验证算法的实际应用性能，作者构建了一个以学校周边和校园内部为主场景的道路目标数据集，并在此数据集上训练和测试了提出的两种算法。实验结果表明，这两种算法在复杂实际场景中也表现出良好的检测效果。 这两项创新性的深度学习算法为道路目标检测带来了显著的性能提升，特别是在自动驾驶领域，它们有望解决环境复杂性和遮挡问题，提高系统的可靠性和安全性。关键词包括目标检测、自动驾驶、KITTI数据集、可变形卷积和注意力机制。