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基于改进YOLOv5 的交通标志小目标检测算法
1
作者
刘振渤
李慧
+1 位作者
刘桥缘
胡蓉
《现代信息科技》
2024年第1期94-98,103,共6页
针对交通标志小目标和密集目标检测准确率不高的问题,提出了改进YOLOv5s的检测模型。在Backbone网络中添加ECA注意力机制增强小目标交通标志特征信息提取能力;其次采用SPPCSPC结构减少小目标交通标志信息丢失;再使用BiFPN网络融合多尺...
针对交通标志小目标和密集目标检测准确率不高的问题,提出了改进YOLOv5s的检测模型。在Backbone网络中添加ECA注意力机制增强小目标交通标志特征信息提取能力;其次采用SPPCSPC结构减少小目标交通标志信息丢失;再使用BiFPN网络融合多尺特征信息,增强融合感知能力;最后将WIoU作为训练时模型的损失函数,降低背景的过度干扰,提升交通标志检测的准确性。试验结果表明,改进后算法的准确率为93.3%、mAP值为92.7%,较未改进前分别提高了2.2%、1.7%。
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关键词
交通标志小目标
YOLOv5s
ECA注意力机制
sppcspc模块
WIoU
loss
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5 的交通标志小目标检测算法
1
作者
刘振渤
李慧
刘桥缘
胡蓉
机构
西华大学
四川省公安厅交通警察总队
出处
《现代信息科技》
2024年第1期94-98,103,共6页
文摘
针对交通标志小目标和密集目标检测准确率不高的问题,提出了改进YOLOv5s的检测模型。在Backbone网络中添加ECA注意力机制增强小目标交通标志特征信息提取能力;其次采用SPPCSPC结构减少小目标交通标志信息丢失;再使用BiFPN网络融合多尺特征信息,增强融合感知能力;最后将WIoU作为训练时模型的损失函数,降低背景的过度干扰,提升交通标志检测的准确性。试验结果表明,改进后算法的准确率为93.3%、mAP值为92.7%,较未改进前分别提高了2.2%、1.7%。
关键词
交通标志小目标
YOLOv5s
ECA注意力机制
sppcspc模块
WIoU
loss
Keywords
traffic sign small target
YOLOv5s
ECA attention mechanism
sppcspc
module
WIoU loss
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5 的交通标志小目标检测算法
刘振渤
李慧
刘桥缘
胡蓉
《现代信息科技》
2024
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