基于Darknet23和特征融合的交通標(biāo)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(biāo)簽: 交通標(biāo)志檢測 雙向特征金字塔 Darknet23網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹:道路交通標(biāo)志檢測是智能交通的重要環(huán)節(jié)之一,,針對交通標(biāo)志檢測存在背景復(fù)雜,、目標(biāo)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(jìn)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(yù)測目標(biāo)的分類和高層預(yù)測目標(biāo)的定位能力,;將原模型的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),,提出Darknet23網(wǎng)絡(luò),以提高網(wǎng)絡(luò)的提取能力和減少計算量,;根據(jù)目標(biāo)形狀的特點,,使用K-means聚類算法得到用于訓(xùn)練合適的錨點框,,并在邊框回歸中引入靈活性更強(qiáng)的L_(α-CIOU)損失函數(shù),使網(wǎng)絡(luò)朝著預(yù)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(dá)到86.10%、[email protected]:0.05:0.95達(dá)到70.017%,,相比原網(wǎng)絡(luò)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(luò),。
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