【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉近年来理论和应用研究的热点,在无人驾驶、智能视频监控、航空航天等诸多领域被广泛应用。随着深度学习在图像分类上取得巨大成功,基于深度学习的目标检测技术在过去十年里迅速发展,产生了如R-CNN、YOLO等一系列优秀的检测模型。受到真实环境中多种因素的影响,如何将目标检测应用到真实环境仍然具有巨大的挑战:（1）目标检测的应用场景往往具有很强的时效性;（2）在真实环境中,模型的检测精
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目标检测作为计算机视觉近年来理论和应用研究的热点,在无人驾驶、智能视频监控、航空航天等诸多领域被广泛应用。随着深度学习在图像分类上取得巨大成功,基于深度学习的目标检测技术在过去十年里迅速发展,产生了如R-CNN、YOLO等一系列优秀的检测模型。受到真实环境中多种因素的影响,如何将目标检测应用到真实环境仍然具有巨大的挑战:（1）目标检测的应用场景往往具有很强的时效性;（2）在真实环境中,模型的检测精度有较高要求;（3）真实环境中的目标数量多且复杂,图像中小目标的占比较大,特征难以提取;（4）真实环境存在诸多干扰因素:雨、雾等天气客观因素会对图像造成噪声。针对上述的目标检测模型存在的多个问题,本文基于YOLOv3检测算法,实现了一个端到端的目标检测模型YOLO＿FM（YOLO Flexible Module）,主要研究内容如下:（1）使用YOLOv3模型框架作为基础,保持了网络处理图像的速度;（2）YOLOv3使用均方误差作为边界框回归的损失函数,在正负样本的评价中使用了IoU作为评价标准,这两者之间存在间隙,因此在实验中使用更合理的GIoU作为边界框的损失函数,提升目标检测的精度;（3）针对图像中的小型目标,本文使用多尺度加权特征融合的方式提取小目标的特征,以满足对小目标检测精度的需要;（4）针对真实环境对于检测图像的影响,在图像进入网络之前使用去雾算法进行预处理,减少图像中的噪声,使图像中目标的特征更加明显。对研究的YOLO＿FM模型在VOC与COCO数据集上进行了综合性的验证,从多个方面对模型进行了对比与分析。模型在VOC数据集上达到了35fps的推理速度,在COCO数据集上达到了33fps,具备快速检测目标的能力;改进的基于GIoU的YOLOv3模型相对于YOLOv3在mAP上提高了2.2%,基于GIoU的YOLO＿FM模型相对于YOLOv3在mAP上提高了4.1%;模型采用多尺度加权特征融合的方式使网络对小目标的检测更加敏感;使用去雾算法之后的模型在精度上提高了5.4%,fps有所下降,但仍具有较快的检测速度。
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