文摘为了提高多尺度道路目标的检测性能,本文针对目标检测算法在非极大值抑制阶段的检测质量表征不合理问题,提出了一种优化定位置信度改进算法.首先基于RepPoints构建研究框架,研究定位置信度对多尺度道路目标的敏感性.在敏感性研究结果的基础上,本文提出了混合定位置信度.然后针对IoU定位置信度无法区分重叠程度相同的包围框的缺陷,提出了CIoU定位置信度.最后将这两种定位置信度结合得到优化定位置信度改进算法,解决了检测质量表征不合理问题.在道路场景数据集Cityscapes上的实验结果表明,混合定位置信度和CIoU定位置信度单一作用时均有效,共同作用时精度提高2.4%,多尺度目标检测精度均有显著提升,且实时性没有下降.相较于主流道路场景检测算法如Cascade-RCNN、FCOS等,本文算法取得了最高的mAP、AP M和AP L.
