科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对道路中交通标志检测存在的检测对象目标小、自然环境干扰等问题,提出基于全卷积单阶段目标检测(fully convolutional one-stage object detection,FCOS)算法改进的多尺度特征融合的单阶段无锚检测器。以FCOS算法为框架,在特征提取网络中通过引入注意力模块CBAM(convolutional block attention module)对数据集进行特征提取,在该网络中引入模型效果优于Re LU的swish激活函数;在特征加强网络中进行轻量级的多尺度特征融合。在TT100K数据集上的实验结果表明,该算法的F1-measure达到了83.2%,检测速度达到了24.39FPS,验证了改进后网络的可行性和有效性。
-
单位自动化学院; 南京邮电大学
