祝贺：成都康乔发明专利CN109902629A
本发明创造提供一种复杂交通场景下的实时车辆目标检测模型，包括改进Tiny YOLO模型并将其作为基础网络模型用于图片特征提取；
利用多尺度特征结构增强模型，提高对不同尺寸目标的学习能力；通过修改传统目标检测损失函数上增强模型对于难学物体的学习能力；对于传统目标检测增加两个超参数，用于调节数据集中不同学习难度目标的数量差距，平衡模型的学习倾向，防止模型只学习占多数的易学物体而完全放弃学习少数的难学物体。
本发明通过优化传统Tiny YOLO模型，大幅度削减网络的参数量，还设计了一种新的多尺寸特征融合结构FSPP以维持网络的检测精度，并且针对数据集中远距离车辆难以检测的问题改进了损失函数，进一步提高车辆目标检测的精度。
