基于双向嵌套级联残差的交通标志检测方法OA北大核心CSTPCD

交通标志检测是自动驾驶领域的一个重要课题,其对于检测系统的实时性和精度都有非常高的要求。目标检测领域中的YOLOv3算法是业界公认在精度和速度上都处于前列的一种算法。文中以YOLOv3检测算法作为基础网络,提出一种双向嵌套级联残差单元(bid⁃NCR),替换掉原网络中顺序堆叠的标准残差块。双向嵌套级联残差单元的两条残差边采用相同的结构,都是一次卷积操作加上一次级联残差处理,两条边上级联的标准残差块的数量可以调节,从而形成不同的深度差。然后将两条边的结果逐像素相加,最后再做一次卷积操作。相较于标准残差块,双向嵌套级联残差单元拥有更强的特征提取能力和特征融合能力。文中还提出跨区域压缩模块(CRC),它是对2倍率下采样卷积操作的替代,旨在融合跨区域的通道数据,进一步加强主干网络输入特征图所包含的信息。实验结果表明:提出的模型在CCTSDB数据集上mAP(0.5)、mAP(0.5∶0.95)分别达到96.86%、68.66%,FPS达到66.09帧。相比于YOLOv3算法,3个指标分别提升1.23%、10.35%、127.90%。