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题名基于改进的小目标交通标志检测算法研究
被引量：1
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作者
韩东旭
谢雨飞
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机构
北京建筑大学智能科学与技术学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第6期28-37,共10页
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基金
北京市教委科研项目(KM202110016007)资助。
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文摘
为了解决交通标志小目标检测所存在的漏检、误检和准确率低等问题,本文提出了一种小目标交通标志检测模型YOLOv8-Faster-Ghost-GAM。该算法首先在主干网络的最后一个C2f模块中引入了全局注意力机制(GAM),增强关键特征并抑制无关信息,显著提升了目标检测中的小目标和复杂场景下的识别能力;其次,将主干网络中的每个C2f模块替换为Fasternet,以减少模型参数量,并将普通卷积替换为幻影卷积Ghost,使用低廉的线性变换较少计算量;最后,采用WiOU损失函数,有效提升对低质量样本的识别,精度提升了1.6%,召回率提升了3.2%,证明了所作的改进的有效性。
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关键词
FasterNet
GAM
小目标交通标志检测
YOLOv8
GHOST
WiOU
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Keywords
FasterNet
GAM
small target traffic sign detection
YOLOv8
Ghost
WiOU
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于复杂场景的小目标交通标志检测方法研究
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作者
魏深
王立华
王圣鑫
郗乐超
祝浩文
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机构
山东科技大学电子信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第10期171-176,221,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(62201325)。
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文摘
针对复杂场景的小目标交通标志检测过程中易出现漏检、误检的问题,提出一种基于改进YOLOx-s模型的小目标交通标志检测方法。改进的YOLOx-s模型以ConvNext-T为骨干特征提取网络,并结合Meta-ACON、RFP、Focal-EioU方法,对数据增强后的CCTSDB数据集进行端到端的训练,实现了在不增加注意力机制的情况下,提升模型对小目标的检测性能,同时保持了模型的简洁性。实验结果表明,改进后的模型更加关注目标样本中的小目标交通标志,mAP值提高了5.31百分点。
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关键词
小目标交通标志
YOLOx-s
ConvNext-T
RFP
Focal-EIoU
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Keywords
Small target traffic signs
YOLOx-s
ConvNext-T
RFP
Focal-EIoU
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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