基于改進YOLOv5s的面向自動駕駛場景的道路目標(biāo)檢測算法

摘要： 在復(fù)雜道路場景中檢測車輛、行人、自行車等目標(biāo)時，存在因多尺度目標(biāo)及部分遮擋易造成漏檢及誤檢等情況，提出一種基于改進YOLOv5s的面向自動駕駛場景的道路目標(biāo)檢測算法。首先，利用深度可分離卷積替換部分普通卷積，減少模型的參數(shù)量以提升檢測速度。其次，在特征融合網(wǎng)絡(luò)中引入基于感受野模塊（receptive field block,RFB）改進的RFB-s，通過模仿人類視覺感知，增強特...