基于GCA-YOLOv5s的行人檢測算法

摘要： 針對智能網聯汽車行人目標檢測準確性和實時性較低等問題,提出了一種基于YOLOv5s改進的行人檢測算法。首先,采用幻影模塊替代傳統卷積,在保證模型準確度的前提下,降低模型復雜度,從而提高模型實時性。然后,將坐標注意力模塊引入特征提取網絡獲得重要特征,提升行人檢測準確性。最后,針對損失函數計算的弊端改進邊界框損失函數的計算方式,在現有損失函數中引入power變換,以獲得更高的邊界框... （共6頁）