YOLO-ER:一种适用于复杂环境的高效多尺度目标检测框架
YOLO-ER:efficient multi-scale object detection framework for complex scenes
同济大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 电子与信息工程学院, 上海 201804
摘要
面向复杂场景的目标检测仍受多尺度表征不足、层级传播中的信息衰减以及粗暴拼接带来的融合混叠等问题制约。为此，提出一种适用于复杂环境的高效多尺度目标检测框架 YOLO-ER，通过扩展残差机制协同提升特征学习、层级传递与跨尺度融合能力。框架包含三部分：a) 扩展残差高效层聚合网络，在阶段内强化通道/空间交互，增强多尺度语义；b) 多层级融合模块对跨层特征进行对齐与聚合，保持由浅入深的信息传输；c)基于注意力的多尺度融合模块以注意力引导的上下文自适应融合抑制拼接混叠。在MS COCO 2017 数据集上，YOLO-ER-N 在 640×640 输入下取得 42.5% AP，YOLO-ER-S 达到 48.0% AP，优于同设置下的 YOLOv12/YOLOv13，且在小/中目标检测上表现突出；在 PASCAL VOC 数据集上，YOLO-ER-N 获得 61.9% AP、82.0% AP50 与 67.2% AP75。结果表明，ER-ELAN、MLF 与 AMF 的协同可在杂乱、遮挡与尺度剧变场景中兼顾精度与实时性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62403361)
上海市科技创新行动计划项目(25511106400)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0488
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-23] 优先出版
引用本文
邱嘉伟, 赵建, 秦星宇, 等. YOLO-ER:一种适用于复杂环境的高效多尺度目标检测框架 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0488. (Qiu Jiawei, Zhao Jian, Qin Xingyu, et al. YOLO-ER:efficient multi-scale object detection framework for complex scenes [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0488. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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