基于全维动态卷积的交通标志识别OA北大核心CSTPCD
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…查看全部>>
李文举;于杰;沙利业;崔柳;杨红喆
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海201418上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海201418上海普利森配料系统有限公司,上海201108上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海201418上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海201418
计算机与自动化
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
《计算机工程与应用》 2024 (18)
P.316-323,8
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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