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申请/专利权人：长春工业大学

摘要：本发明提出一种基于SK‑YOLOv5的自动驾驶目标检测算法。针对在自动驾驶场景下单阶段目标检测对小目标精度不足的问题，权衡精度与速度的共同需求，提出一种改进的YOLOv5目标检测算法。筛选数据集类别，调整原数据标签，建立自动驾驶数据集；将处理后的数据集样本输入原始YOLOv5网络进行训练与测试；将处理后的数据集样本输入SK‑YOLOv5网络进行训练与测试；将原始YOLOv5与SK‑YOLOv5的实验结果进行对比和分析；在FLIR数据集上有了较好的提升，在满足自动驾驶对目标检测实时性需求的前提下，以较低的推理耗时换取了较大的检测精度的提升，可以更好的应用在自动驾驶场景中。

主权项：1.一种基于SK-YOLOv5的自动驾驶目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：下载FLIR自动驾驶数据集进行2D目标检测数据集，将原始数据标签进行调整，将训练集与测试集按照8：2比例划分；S2：将训练集输入原始YOLOv5网络进行训练，加载原始网络的预训练模型，设定训练迭代次数为300，在训练过程中保存每次训练权重，再将其作为测试的输入权重，然后输入测试集得到预测结果；由于网络检测性能的原因，存在小目标漏检现象，网络的检测性能并不佳；S3：对YOLOv5主干网络中的残差结构进行改进，引入SKNet注意力模块，同时用EIoU损失函数替换CIoU损失函数，得到SK-YOLOv5网络模型，输入训练样本，运用迁移学习训练模型权重，确定SK-YOLOv5的网络模型，加载测试样本，得到模型的预测结果；S4：将S2中的模型与S3中的模型实验结果进行对比，分析检测结果，实验检测的精度评价指标选用mAP值meanAveragePrecision来衡量，mAP值表示所有所有类别的平均精度值AveragePrecision，AP的平均值，而AP值是由精确率Precision和召回率Recall形成的PR曲线和横纵坐标组成的面积计算得到，其中Precision与Recall的计算方式如下： 其中TP值为正类样本预测为正类样本的数量，FP值为将负类样本预测为正类样本的数量，FN值为将正类样本预测为负类样本的数量。选用FPSframespersecond去衡量算法的检测速度，即每秒处理的图片数量或者处理每张图片所需要时间。

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百度查询： 长春工业大学 一种基于SK-YOLOv5的自动驾驶目标检测算法