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题名基于全维动态卷积的交通标志识别
被引量：2
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作者
李文举
于杰
沙利业
崔柳
杨红喆
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机构
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
上海普利森配料系统有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第18期316-323,共8页
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基金
国家自然科学基金(61903256,61973307)
上海市科委“科技行动创新计划”(22S31903900)。
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文摘
针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取更丰富的信息,提高网络对小目标的敏感度;为了减少上采样过程中信息的丢失,在特征融合网络中使用亚像素卷积模块替换原有的最近邻插值上采样模块,并使用高效层聚合模块替换原有的跨阶段层次模块,提高特征融合效率,延长梯度最短路径,改善小目标检测效果;使用SIoU函数计算回归损失,解决真实框与预测框之间方向不匹配的问题,进一步提高对道路交通标志的检测精度。在TT100K数据集上测试本模型,平均精度(mAP@0.5)达到了93.85%,召回率(Recall)达到了90.73%,与基准网络YOLOv5n相比分别提高了3.90%和5.69%,帧处理速度达到89.29。
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关键词
交通标志识别
YOLOv5
全维动态卷积
亚像素卷积模块
高效层聚合模块
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Keywords
traffic sign recognition
YOLOv5
omni-dimensional dynamic convolution
sub-pixel convolution module
efficient layer aggregation module
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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