基于改进YOLOv5的交通指示牌检测

黄豪杰; 唐宗璐; 杨敏; 李航

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基于改进YOLOv5的交通指示牌检测

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随着深度学习的不断发展,汽车自动驾驶已成为一种趋势,自动驾驶的安全问题是最重要的。其中,能准确识别复杂环境下密集的交通指示牌是保障安全驾驶的一个重要环节,针对目前检测模型对交通指示牌召回率不够高的问题,在YOLOv5的基础上提出了YOLOv5-ACB。经过300次的迭代训练,实验结果表明YOLOv5-ACB模型的mAP为62.9%、mAP50为83.6%、召回率为76.6%,相比原始的YOLOv5模型的mAP为62.45%、mAP50为82.6%、召回率为74.6%,均有较好的提升,说明所提出的改进模型降低了交通指示牌的错检和漏检率。

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来源
《无线电通信技术》 |2023年第4期|616-621|共6页
作者
黄豪杰; 唐宗璐; 杨敏; 李航;
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作者单位

南宁师范大学计算机与信息工程学院;

北海市外国语实验学校;

合浦县实验学校;

广西民族大学人工智能学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
YOLOv5; 非对称卷积; TT100K; 目标检测;

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