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摘要
交通标志识别是车辆在自动驾驶的过程中不可缺少的一部分。本文针对实际交通标志识别时效性与准确性的需求，结合STN网络与GhostNet网络的优点，提出了一种新型的STN-GhostNet网络，作为YOLOv5s的主干网络对交通标志进行识别；之后利用剪枝技术对模型进行轻量化处理，在保证高识.别精度的前提下加快了模型的识别速度，大幅减小了模型的尺寸与参数量。本文使用TT100K数据集对该模型进行训练，识别精度可达984%，识别速度约为23ms/帧，且模型尺寸减少了约55%，可以在较好地完成交通标志识别任务的同时，为后续部署在自动驾驶系统上提供便利。
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