在智能交通系统中，实时车辆检测是一项至关重要的任务。YOLOv5作为一种高效的目标检测模型，凭借其快速和准确的特性被广泛应用。然而，在实际应用中，尤其是对于小目标和遮挡情况下的车辆检测，YOLOv5的性能仍有提升空间。本文聚焦于YOLOv5中的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的改进，旨在通过优化特征融合策略，提升模型对车辆的检测精度和效率。
YOLOv5采用了特征金字塔网络（FPN）来融合不同尺度的特征图，以提高模型对不同大小目标的检测能力。然而，传统的FPN在特征融合过程中仍存在一些不足，如特征信息的丢失和上下文信息的不足。因此，本文提出了一种改进的FPN结构，以增强特征融合的效果。
为了改进YOLOv5中的FPN，采用了以下策略：
传统的FPN通过简单的上采样和相加操作进行特征融合，这可能导致特征信息的丢失。为了解决这个问题，引入了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fusion Module, AFFM）。该模块利用注意力机制动态地调整特征图的权重，从而实现更加有效的特征融合。
def adaptive_feature_fusion(P3, P4, P5):
# P3, P4, P5 分别表示不同尺度的特征图
attention_weights = compute_attention_weights(P3, P4, P5)
fused_feature = P3 * attention_weights[0] + P4 * attention_weights[1] + P5 * attention_weights[2]
return fused_feature
为了增强特征图的上下文信息，设计了一个上下文增强模块（Context Enhancement Module, CEM）。该模块通过全局平均池化和卷积操作，提取全局上下文信息，并将其融入到特征图中，从而提高模型对遮挡目标的检测能力。
def context_enhancement(feature):
global_context = global_average_pooling(feature)
enhanced_context = conv_block(global_context)
return feature + enhanced_context
在公开的车辆检测数据集上进行了实验，结果表明，采用改进后的FPN结构的YOLOv5模型在检测精度和效率上均有显著提升。特别是在小目标和遮挡情况下，模型的检测性能得到了显著改善。
本文提出了一种基于YOLOv5的实时车辆检测系统中特征金字塔网络的改进方法。通过引入自适应特征融合模块和上下文增强模块，有效地提升了模型对车辆的检测精度和效率。未来，将继续探索更多先进的特征融合策略，以进一步提高目标检测模型的性能。