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作者：周建新;郝英杰;李忠泽;侯自川;
单位：华北理工大学电气工程学院;
摘要：针对复杂交通场景中，车辆因遮挡、复杂背景干扰引发的特征表征模糊和检测精度下降问题，提出一种基于YOLOv11n改进的CCT-YOLO检测算法。基于带有通道转置注意力的频率感知级联注意力（FCA-CTA）设计C3k2-CTA模块，通过增强频域通道注意力对车辆的多尺度特征判别能力；融合分组策略与空间级联分组注意力（CGA）模块，提出部分空间级联分组模块C2CGA，在降低参数量的同时，提升遮挡目标检测性能；设计一种任务对齐动态检测头，通过共享卷积减少模型的参数量，提高网络的细节捕获能力。试验结果表明：在KITTI和BDD100K数据集上，相较于原始YOLOv11n,CCTYOLO的mAP@50分别达到89.5%和52.6%，参数量减少15.5%，提出算法具有合理性。
基金资助：河北省自然科学基金项目（F2018209201）
