面向道路场景实时目标检测的动态多尺度增强方法

本发明涉及一种面向道路场景实时目标检测的动态多尺度增强方法，属于计算机视觉技术领域。该方法针对现有检测器在复杂道路场景中存在的特征冗余、空间上下文建模不足以及对多尺度目标适应性差等问题，通过跨阶段动态尺度感知卷积块实现多尺度特征提取与冗余抑制，利用全域Transformer模块结合区域感知和全局自注意力机制增强空间上下文建模能力，并采用带多尺度深度路径的门控卷积模块提升对目标形变的适应能力。本发明能够有效提高检测精度和鲁棒性，显著改善对小目标、遮挡目标的检测效果，同时保持较低的计算复杂度，适用于智能交通系统和自动驾驶等实时应用场景。