交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法...交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。首先,引入空间到深度卷积(SPD-Conv)对特征图进行下采样,有效避免小目标信息丢失,提高小目标敏感度。其次,基于加权双向特征金字塔网络(BiFPN)改进颈部网络,添加跨层连接以融合多尺度特征。之后,增加小目标检测层,增强小目标检测能力。最后,采用SIoU(Shape-aware Intersection over Union)损失函数,关注真实框与预测框的角度信息。实验结果表明,改进后的算法在中国交通标志检测数据集(CCTSDB2021)上的平均精度均值(mAP)达到83.5%,相较于原YOLOv5提升了7.2个百分点,检测速度满足实时性要求。展开更多
为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度...为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度特征提取模块,获取到具有全局上下文信息和位置信息的多尺度特征图像。通过残差学习网络对深度图进行优化,防止多次卷积操作出现重建边缘模糊的问题。通过分类的思想构建focal loss函数增强网络模型的判断能力。由实验结果可知,该算法在DTU(technical university of denmark)数据集上和CasMVSNet(Cascade MVSNet)算法相比,在整体精度误差、运行时间、显存资源占用上分别降低了14.08%、72.15%、4.62%。在Tanks and Temples数据集整体评价指标Mean上该模型优于其他算法,证明提出的基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法的有效性。展开更多
文摘交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。首先,引入空间到深度卷积(SPD-Conv)对特征图进行下采样,有效避免小目标信息丢失,提高小目标敏感度。其次,基于加权双向特征金字塔网络(BiFPN)改进颈部网络,添加跨层连接以融合多尺度特征。之后,增加小目标检测层,增强小目标检测能力。最后,采用SIoU(Shape-aware Intersection over Union)损失函数,关注真实框与预测框的角度信息。实验结果表明,改进后的算法在中国交通标志检测数据集(CCTSDB2021)上的平均精度均值(mAP)达到83.5%,相较于原YOLOv5提升了7.2个百分点,检测速度满足实时性要求。
文摘为了提高多视图深度估计结果精度,提出一种基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法。设计了由改进后的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)和自适应空间特征增强(adaptive space feature enhancement,ASFE)组成的多尺度特征提取模块,获取到具有全局上下文信息和位置信息的多尺度特征图像。通过残差学习网络对深度图进行优化,防止多次卷积操作出现重建边缘模糊的问题。通过分类的思想构建focal loss函数增强网络模型的判断能力。由实验结果可知,该算法在DTU(technical university of denmark)数据集上和CasMVSNet(Cascade MVSNet)算法相比,在整体精度误差、运行时间、显存资源占用上分别降低了14.08%、72.15%、4.62%。在Tanks and Temples数据集整体评价指标Mean上该模型优于其他算法,证明提出的基于自适应空间特征增强的多视图深度估计算法的有效性。
