[发明专利]基于改进的多尺度自适应特征融合的DC-YOLOv4算法

摘要

本发明主要针对小目标检测的多尺度目标并存现象对YOLOv4改进方法进行研究，PAFPN进行多尺度特征融合的方式虽然增加了目标总体检测精度，但由于第二次自底向上的特征传递并未提供更多小目标特征，本发明对原来的PAFPN多尺度特征融合结构进行调整，首先使用跳跃连接将同层级特征图进行传递，然后将将浅层特征图向上层传递，方便检测小目标，最后在第一次自顶而下结构引入CARAFE上采样算子增加上下文信息流入，从而得到基于改进的多尺度自适应特征融合算法。本发明将这种算法模型称为DC‑YOLOv4，实验证明在PASCAL VOC2007数据集和MS COCO 2017数据集上其可以有效地提升小目标检测精度。