FSSD-DETR自动驾驶场景实时目标检测算法

来源：电子测量技术杂志2024年第14期北京时间：

作者：沈烨，王泉，吴昊

单位：1.南京信息工程大学计算机学院 南京 210044; 2.无锡学院物联网工程学院 无锡 214105

摘要：目标检测技术作为自动驾驶技术的关键环节，对于车辆实现自主导航和决策功能至关重要。现有算法在同时满足检测精度和检测速度上仍有困难。对此，文中提出一种基于RT-DETR的实时目标检测算法FSSD-DETR。该算法在主干网络中引入FADC模块，对特征提取过程进行优化；通过引入小目标检测层提升对远处车辆行人小目标的检测性能；基于SSFF模块和TFE模块对颈部网络进行了重新设计，进而提升检测的准确性；采用DySample上采样算子改善最近邻插值法可能出现的细节丢失、锯齿状边缘和图像失真等问题。实验结果表明，相比原始的RT-DETR模型，改进算法在SODA10M和BDD100K数据集上mAP分别提升了3.6%和2.1%。实验说明，FSSD-DETR在保证实时性的同时显著提升了检测精度，具有应用价值。

关键词：RT-DETR;自动驾驶;道路环境;目标检测;多尺度特征融合

基金资助：道路交通安全公安部重点实验室开放课题基金（2024ZDSYSKFKT01-2）项目资助