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数据特性分析
CARPK 数据集包含近 90,000 张航拍车辆图像，覆盖停车场、道路等多种场景。我们先从三个维度分析数据特性：
- 标注分布分析：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制车辆尺寸分布
plt.hist(annotations['area'], bins=50)
plt.xlabel('Bounding Box Area (pixels)')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Vehicle Size Distribution')- 60% 的标注框面积小于 32×32 像素，符合小目标定义
-
车辆长宽比集中在 1:1 到 1:1.5 之间
-
遮挡情况统计：
# 计算遮挡程度 = 1 - (可见面积 / 标注面积)
occlusion_ratio = [...]
print(f'重度遮挡 (>50%) 占比: {sum(np.array(occlusion_ratio)>0.5)/len(occlusion_ratio):.1%}')- 约 18% 的车辆存在中度以上遮挡
- 停车场场景遮挡比例显著高于道路场景
技术方案对比
我们在 Tesla T4 上测试了三种主流框架（输入尺寸 640×640）：
| 模型 | mAP@0.5 | FPS | 显存占用 |
|---|---|---|---|
| Faster R-CNN | 78.2 | 12 | 5.8GB |
| RetinaNet | 82.1 | 25 | 4.2GB |
| YOLOv5s | 84.7 | 48 | 3.1GB |
YOLOv5 在精度 - 速度权衡上表现最佳，适合实际部署
核心实现细节
改进的 Anchor 生成
传统 K -means 对离群点敏感，我们改进距离度量：
def metric(box, anchors):
# 使用 1 -IoU 作为距离度量
inter = np.minimum(box[None,:2], anchors[:,:2]).prod(1)
union = box[2]*box[3] + anchors[:,2]*anchors[:,3] - inter
return 1 - inter/union
# 初始化时优先选择大尺寸样本
init_indices = np.argsort(-boxes[:,2]*boxes[:,3])[:k]改进后 Anchor 在小目标上的召回率提升 7.3%
数据增强策略
针对光照和遮挡问题，设计组合增强：
aug = Compose([RandomGamma(p=0.5), # 伽马校正
RandomShadow(p=0.3), # 模拟遮挡
GridDropout(p=0.2) # 网格遮挡
], bbox_params={'format':'pascal_voc'})该策略使模型在阴天场景的 AP 提升 4.2 个百分点
性能验证
测试不同输入尺寸下的表现（YOLOv5s）：
| 尺寸 | mAP@0.5 | FPS |
|---|---|---|
| 320×320 | 76.8 | 62 |
| 640×640 | 84.7 | 48 |
| 960×960 | 87.1 | 29 |
推荐实际使用 640 尺寸平衡精度速度
避坑指南
- COCO 格式转换：
- CARPK 的 ’car’ 类别在 COCO 中对应第 3 类
-
注意验证类别 ID 映射关系
-
显存优化：
- 使用 –batch-size 16 –multi-scale
-
启用梯度累积(–accumulate 2)
-
指标选择：
- 计数任务优先看 AP50
- 定位精度要求高时看 AP75
开放问题
无人机视角下车辆投影重叠导致漏检的可能解决方案：
- 引入高度估计分支
- 使用透视变换增强
- 开发基于深度的 NMS 算法
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正文完
