摘要：目标检测技术作为自动驾驶技术的关键环节,对于车辆实现自主导航和决策功能至关重要。现有算法在同时满足检测精度和检测速度上仍有困难。对此,文中提出一种基于rt-detr的实时目标检测算法FSSD-detr。该算法在主干网络中引入FADC模块,对特征提取过程进行优化;通过引入小目标检测层提升对远处车辆行人小目标的检测性能;基于SSFF模块和TFE模块对颈部网络进行了重新设计,进而提升检测的准确性;采用DySample上采样算子改善最近邻插值法可能出现的细节丢失、锯齿状边缘和图像失真等问题。实验结果表明,相比原始的rtdetr模型,改进算法在SODA10M和BDD100K数据集上mAP分别提升了3.6%和2.1%。实验说明,FSSD-detr在保证实时性的同时显著提升了检测精度,具有应用价值。