DV3-IBiYOLOv5s : un algorithme de détection de véhicules basé sur un réseau léger et un réseau multiscalaire

La détection de véhicules est une direction de recherche dans le domaine de la détection de cibles et est largement utilisée dans le transport intelligent, la conduite automatique, l'urbanisme, et d'autres domaines. Pour équilibrer l'avantage de vitesse des réseaux légers et l'avantage de haute précision des réseaux multiscalaire, un algorithme de détection de véhicules basé sur un réseau de base léger et un réseau de cou multiscalaire est proposé. Le réseau léger Mobile NetV3 basé sur la convolution séparée profonde est utilisé comme réseau de base pour améliorer la vitesse de détection des véhicules. Le module de mécanisme d'attention icbam est utilisé pour renforcer le traitement des informations de caractéristiques des véhicules détectées par le réseau de base afin d'enrichir les informations d'entrée du réseau de cou. Les modules de mécanisme d'attention bifpn et icbam sont intégrés dans le réseau de cou pour améliorer la précision de détection des véhicules de différentes tailles et catégories. Une expérience de détection de véhicules sur le jeu de données Ua-Detrac vérifie que l'algorithme proposé peut efficacement équilibrer la précision de détection des véhicules et la vitesse. La précision de détection est de 71,19 %, le nombre de paramètres est de 3,8 Mo, et la vitesse de détection est de 120,02 fps, ce qui répond aux exigences réelles de quantité de paramètres, de vitesse de détection et de précision de l'algorithme de détection de véhicules intégré dans l'appareil mobile.