针对智能驾驶场景下的小尺寸交通标志检测准确率不高的问题，提出一种基于Tiny YOLOv3网络的交通标志检测算法。通过使用深度可分离卷积重构特征提取网络和增加浅层与深层特征层之间的特征融合，提高模型对小目标的注意力；同时修改anchor boxes尺寸，提升预测框的准确度。在TT100K交通标志数据集上的试验结果表明，提出算法的平均精度均值（mAP）较TinyYOLOv3提高了19.3%，对小尺寸交通标志检测具有更强的鲁棒性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
