一种基于Car-Det网络模型的车辆检测方法及装置

本发明公开了一种基于Car‑Det网络模型的车辆检测方法及装置，Car‑Det网络模型包括RcNet主干特征提取模块，HNet加强特征提取模块以及YoloHead目标检测模块。检测方法的具体步骤为：将待检测的图像或视频输入到特征提取模块中得到图像的多尺度特征，将所得的多尺度特征统一为中间尺度后，计算它们的平均特征，并通过空间通道注意力模块对特征进行加强，最后将其叠加到原本多尺度特征的每一层，使用YoloHead目标检测模块定位图中的目标物体。本发明通过使用深度可分离卷积，通道注意力机制以及残差思想构建主干网络，大幅减少参数量，通过HNet加强特征提取模块和YoloHead目标检测模块提高了检测目标的准确率。

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