基于改进RT-DETR 的车辆行人检测算法

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摘 要：针对复杂场景下车辆行人检测效果不佳的问题，提出了一种改进RT-DETR（Real-TimeDetectionTransformer）模型对复杂环境下的车辆和行人进行定位。通过可学习的位置编码增强模型对空间关系和目标位置的感知能力，引入可变形卷积DCN（DeformableConvolution）以更好地捕获尺度变化复杂的目标特征，并在特征融合阶段采用LSK（LargeSelectionKernel）BLOCK 引导跨尺度特征的高效融合。（剩余81字）

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