【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，涉及一种基于局部空间混合注意力机制的轻量化目标检测方法，具体是一种基于局部空间混合注意力机制(local spatial mixedattention，lsma)的轻量化目标检测方法。
技术介绍
1、在自动驾驶系统中，目标检测算法是确保行车安全和用户体验的核心技术之一。尽管深度学习的进步显著提升目标检测的性能，但在计算资源限制、延迟和检测准确性之间仍面临权衡难题。自动驾驶系统不仅需要在复杂交通场景中准确识别多样化物体，还必须快速处理大量感知数据，以确保实时性和决策的准确性。然而，当计算资源有限时，感知输出与现实世界状态的偏差可能导致感知延迟，从而影响后续规划与执行模块的精确度和安全性。
2、为应对这些挑战，可以采用轻量化目标检测算法，以缩短数据处理时间和降低系统计算负担。这种方法通过降低模型复杂性，帮助缩小推测值与真实值之间的差距，从而提高系统反应速度。然而，轻量化模型常常面临检测性能下降的问题，尤其是在自动驾驶场景中，复杂背景、小目标和多样化物体对模型准确性提出更高要求。随着深度学习技术的发展，注意...
【技术保护点】
1.一种基于局部空间混合注意力机制的轻量化目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于局部空间混合注意力机制的轻量化目标检测方法，其特征在于：步骤S1所述的选择公开的目标检测数据集，进行训练和测试，是选择并划分公开的目标检测数据集和自动驾驶目标检测数据集，用于训练和测试，确保涵盖多样的物体类别、复杂场景及多变环境，以提升目标检测性能的评估标准。
【技术特征摘要】
1.一种基于局部空间混合注意力机制的轻量化目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于局部空间混合注意力机制的轻量化目标检测方法，其特征在于：步骤s1所...
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