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题名一种Yolov5颈部细化的小交通标志检测算法
被引量：7
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作者
潘桂霞
赖惠成
王同官
赵艳杰
文晓鹏
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第14期56-62,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(U1903213)。
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文摘
针对现有交通标志检测算法对小尺寸交通标志特征提取不充分、检测精度低、速度慢等问题,文中提出一种Yolov5颈部细化的小交通标志检测算法。首先,为使网络更关注小交通标志的检测,在主干网络中添加一条浅层特征提取分支,获得浅层特征图,并与具有较强语义信息的深层特征图融合,改善浅层特征图的感受野;其次,在Yolov5颈部网络引入GSConv模块,通过深度可分离卷积与普通卷积信息渗透、网络通道减半压缩的方式提高算法的检测性能;最后,利用完备交并比(CIoU)损失函数加快模型收敛,提高检测速度。实验结果表明,改进后的Yolov5网络模型性能有所上升,在TT100K交通标志数据集上平均精度均值mAP可达83.56%,相较于原始Yolov5基本框架mAP提升2.24%,且检测速度FPS可达40.5 f/s,满足实时性要求。
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关键词
目标检测
小交通标志
Yolov5
颈部细化算法
特征融合
GSConv模块
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Keywords
target detection
small traffic sign
Yolov5
neck refinement algorithm
feature fusion
GSConv module
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
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