基于改进YOLOv4的道路标线检测算法

赵明升; 来跃深

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基于改进YOLOv4的道路标线检测算法

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道路标线在维护交通秩序、保证交通通畅方面具有重要作用,所以保证道路标线的完整性具有重要意义。本文提出了一种基于改进YOLOv4目标检测算法的道路标线检方法。本文使用深度可分离网络降低YOLOv4的参数量,同时使用了Triplet注意力机制增强了网络的表达能力,为加速整个模型收敛速度同时使用EIOU优化损失函数,极大的增加了模型的收敛速度。结果表明更改后的模型的性能更佳,其预测精度达到了97%,而参数量为只有11.703M,且只有原来的1/4。

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来源
《价值工程》 |2022年第30期|157-159|共3页
作者
赵明升; 来跃深;
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作者单位

西安工业大学机电工程学院;

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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
深度学习; 注意力机制; 轻量化; YOLOv4; EIOU;

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