自动驾驶技术的快速发展离不开对周围环境的精确感知，其中行人检测是至关重要的一环。本文将深入探讨一种结合YOLOv5与Transformer模型的行人检测方法，该方法能够在复杂交通环境中实现高效的实时识别与跟踪。
YOLO（You Only Look Once）系列模型是目标检测领域中的经典算法，以其高速和高精度著称。YOLOv5作为最新版本的YOLO，通过引入了一系列优化措施，如自动混合精度训练、模型缩放策略和自适应锚框等，进一步提升了检测速度和准确性。
Transformer模型最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，随后逐渐被引入到计算机视觉任务中。其强大的全局建模能力和长距离依赖捕捉能力为目标检测带来了新的突破。在行人检测中，Transformer能够更有效地处理遮挡和复杂背景等问题。
为了充分利用YOLOv5的高速检测能力和Transformer的全局建模优势，本文提出了一种融合两者的方法。具体步骤如下：
在自动驾驶系统中，实时性是非常重要的考量因素。为了在保证精度的同时实现实时识别与跟踪，本文采取了一系列优化措施：
以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用YOLOv5和Transformer进行行人检测：
# 导入必要的库
import torch
import cv2
from yolov5 import YOLOv5 # 假设YOLOv5已经封装成Python库
from transformer_model import TransformerModel # 假设Transformer模型已经封装成Python库
# 加载模型
yolov5_model = YOLOv5('path/to/yolov5/weights.pt')
transformer_model = TransformerModel('path/to/transformer/weights.pt')
# 读取输入图像
image = cv2.imread('path/to/input/image.jpg')
# 使用YOLOv5进行初步检测
yolov5_results = yolov5_model(image)
# 提取候选行人区域
candidate_boxes = [result['bbox'] for result in yolov5_results if result['class'] == 'person']
# 对每个候选行人区域进行Transformer精细检测
final_results = []
for box in candidate_boxes:
x, y, w, h = box
cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]
transformer_result = transformer_model(cropped_image)
final_results.append(transformer_result)
# 输出最终检测结果
for result in final_results:
print(f'Detected person at {result['bbox']}, confidence: {result['confidence']}')
通过将YOLOv5与Transformer模型相结合，本文提出了一种高效的行人检测方法，能够在自动驾驶系统中实现实时的识别与跟踪。该方法不仅提高了行人检测的准确性，还保持了良好的实时性能，为自动驾驶技术的发展提供了新的思路。