结合轻量化与多尺度融合的交通标志检测算法OA北大核心CSTPCD
Combining Lightweight and Multiscale Fusion for Traffic Sign Detection Algorithm
交通标志检测在自动驾驶领域具有重要的应用价值,及时准确地检测交通目标对提高驾驶安全性和预防交通事故具有重要意义.针对交通标志尺寸小,易受遮挡,在复杂环境下容易出现漏检、错检等问题,在YOLOv8的结构基础上提出一种结合轻量化与多尺度融合的交通标志检测网络架构M-YOLO,构建M-YOLOs模型来应对高精度需求的检测任务,并调整网络深度得到更轻量化的M-YOLOn模型来解决不同环境下的检测需求.首先针对交通标志目标尺寸小、图像特征流失的问题,通过增…查看全部>>
Traffic sign detection is critical for autonomous driving is of essence,as timely and accurate identification of these signs enhances driving safety and reduces the risk of traffic accidents.However,in complex environments,small-sized and obstructed traffic signs are often missed or incorrectly identified.To address this problem,a novel traffic-sign detection network architecture,Multiple You Only Look Once(M-YOLO),is proposed based on the YOLOv8 framework.M…查看全部>>
兰红;王惠钊
江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000江西理工大学信息工程学院,江西赣州 341000
计算机与自动化
卷积神经网络轻量化模型目标检测注意力模块多尺度融合
Convolutional Neural Network(CNN)lightweight modelsobject detectionattention modulemulti-scale fusion
《计算机工程》 2024 (10)
381-392,12
江西省研究生创新专项资金项目(YC2023-S659).
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