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基于改进RT-DETR的车辆行人检测算法
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作者 顾硕天 吴江 王亮 《软件工程》 2025年第11期6-10,21,共6页
针对复杂场景下车辆行人检测效果不佳的问题,提出了一种改进RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)模型对复杂环境下的车辆和行人进行定位。通过可学习的位置编码增强模型对空间关系和目标位置的感知能力,引入可变形卷积DCN(Deforma... 针对复杂场景下车辆行人检测效果不佳的问题,提出了一种改进RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)模型对复杂环境下的车辆和行人进行定位。通过可学习的位置编码增强模型对空间关系和目标位置的感知能力,引入可变形卷积DCN(Deformable Convolution)以更好地捕获尺度变化复杂的目标特征,并在特征融合阶段采用LSK(Large Selection Kernel)BLOCK引导跨尺度特征的高效融合。实验结果显示,提出的模型在KITTI数据集上的mAP@0.5指标达到96.1%,较基准模型提升了2.8%,验证了该改进模型在提升车辆行人检测任务性能方面的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶 RT-DETR 可学习的位置编码 可变形卷积 lsk block
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