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基于改进SSD的自然场景小交通标志检测
1
作者
郭烊君
雷景生
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期153-157,263,共6页
为提高在复杂的自然交通场景下对小交通标志检测的准确度,改进了SSD模型。在SSD多个检测层加入并行多尺度特征融合,通过结合深、浅特征层的检测优势,改善了SSD模型在小目标检测方面的不足;在SSD模型的多个检测头分别加入注意力机制模块...
为提高在复杂的自然交通场景下对小交通标志检测的准确度,改进了SSD模型。在SSD多个检测层加入并行多尺度特征融合,通过结合深、浅特征层的检测优势,改善了SSD模型在小目标检测方面的不足;在SSD模型的多个检测头分别加入注意力机制模块,增强对小交通标志的特征提取效果;加入focal loss损失函数减小背景对整体损失的贡献,防止背景过拟合。实验结果表明,在复杂自然场景下,改进的方法相比原始模型对小交通标志检测的mAP提升了4.9百分点。
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关键词
SSD模型
小交通标志检测
多尺度特征融合
注意力机制
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职称材料
题名
基于改进SSD的自然场景小交通标志检测
1
作者
郭烊君
雷景生
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
浙江科技学院信息与电子工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期153-157,263,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61972357)。
文摘
为提高在复杂的自然交通场景下对小交通标志检测的准确度,改进了SSD模型。在SSD多个检测层加入并行多尺度特征融合,通过结合深、浅特征层的检测优势,改善了SSD模型在小目标检测方面的不足;在SSD模型的多个检测头分别加入注意力机制模块,增强对小交通标志的特征提取效果;加入focal loss损失函数减小背景对整体损失的贡献,防止背景过拟合。实验结果表明,在复杂自然场景下,改进的方法相比原始模型对小交通标志检测的mAP提升了4.9百分点。
关键词
SSD模型
小交通标志检测
多尺度特征融合
注意力机制
Keywords
SSD model
Small traffic sign detection
Multi-scale feature fusion
Attention mechanism
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
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1
基于改进SSD的自然场景小交通标志检测
郭烊君
雷景生
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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