基于特征融合的残差卷积网络对交通标识识别

陈春玮; 欧浩源

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基于特征融合的残差卷积网络对交通标识识别

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近些年深度卷积神经网络在图像识别上的学习能力和应用效果引起业界和学术界广泛重视,本文在自动驾驶日益突出的背景下,提出一种基于特征融合上采样的残差卷积神经网络的模型,经过与传统的卷积神经网络和残差网络进行准确率的对比,它在德国交通数据集GTSDB上性能和准确率上表现出更有优势。经过实验证明特征融合的残差卷积的网络表达能力进一步提高了。

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来源
《科学技术创新》|2022年第4期|69-72|共4页
作者
陈春玮; 欧浩源;
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作者单位

广东职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
卷积神经网络; 残差; 特征融合; 交通标识;

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