基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第6期北京时间：

作者：赖镜安, 陈紫强, 孙宗威, 裴庆祺

单位：1.桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林 541000；2.西安电子科技大学 通信工程学院，西安 710126

摘要：针对雾天场景下目标检测算法精度较低、模型复杂度较高，提出一种基于YOLOv5的轻量级雾天目标检测方法。采用感受野注意力模块(RFAblock)通过交互感受野特征信息，对感受野添加注意力机制，提高特征提取能力；采用轻量化网络Slimneck作为颈部结构，在保持精度的同时降低模型参数和复杂度；在损失函数中引入真实框与预测框之间的角度向量，提高训练速度和推理的准确性；采用PNMS(precise non-maximum suppression)改进候选框选择机制，降低车辆遮挡情况下的漏检率。在真实雾天数据集RTTS和合成雾天数据集Foggy Cityscapes上进行测试，实验结果表明，与YOLOv5l相比mAP50分别提高了4.9和3.5个百分点，模型参数量仅为YOLOv5l的54.6%。

关键词：目标检测,深度学习,雾天场景,轻量化,注意力机制