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基于改进的YOLOv4模型的行人检测算法
引用本文:巨志勇,李玉明,薛永杰,叶雨新,赖颖.基于改进的YOLOv4模型的行人检测算法[J].控制工程,2023(10):1912-1926.
作者姓名:巨志勇  李玉明  薛永杰  叶雨新  赖颖
作者单位:上海理工大学光电信息与计算机工程学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(81101116);
摘    要:为提高行人检测算法在实际应用中的准确率,提出在YOLOv4模型中融合Vision Transformer模型与深度可分离卷积的vit-YOLOv4模型。该模型将Vision Transformer模型加入YOLOv4模型的主干特征提取网络与空间金字塔池化层中,充分发挥该模型的多头注意力机制对图像特征进行预处理的能力;同时,用深度可分离卷积替换路径聚合网络中堆叠后的常规卷积,以便模型在后续的特征提取中能够提取出更多有用的特征。实验结果表明,vit-YOLOv4模型提高了行人检测的准确率,降低了漏检率,综合性能较优。

关 键 词:行人检测  YOLOv4  Vision  Transformer  深度可分离卷积  多头注意力机制
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