基于Darknet23和特征融合的交通標志檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>4976 K
標簽： 交通標志檢測 雙向特征金字塔 Darknet23網(wǎng)絡
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文檔介紹：道路交通標志檢測是智能交通的重要環(huán)節(jié)之一，針對交通標志檢測存在背景復雜、目標較小,、檢測速度慢等問題,，選取工業(yè)界青睞的YOLOv3模型提出一種改進的檢測方法,。利用雙向特征金字塔結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖像低,、中、高層特征語意信息的雙向融合,，提升低層預測目標的分類和高層預測目標的定位能力,；將原模型的主干特征提取網(wǎng)絡進行改進，提出Darknet23網(wǎng)絡,，以提高網(wǎng)絡的提取能力和減少計算量,；根據(jù)目標形狀的特點，使用K-means聚類算法得到用于訓練合適的錨點框,，并在邊框回歸中引入靈活性更強的L_(α-CIOU)損失函數(shù),，使網(wǎng)絡朝著預測框與真實框重疊度較高的方向去優(yōu)化。實驗結(jié)果表明,，該方法在CCTSDB數(shù)據(jù)集上[email protected]達到86.10%,、[email protected]：0.05：0.95達到70.017%，相比原網(wǎng)絡分別提升10.17％和5.656％,，參數(shù)量減少3 622 091,，速度提升8.27 f/s，且優(yōu)于SSD和Faster RCNN等主流的檢測網(wǎng)絡,。
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