| 基于YOLOv5的交通标志识别 |
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| 引用本文： | 郑红彬,宋晓茹,刘康.基于YOLOv5的交通标志识别[J].计算机系统应用,2023,32(8):230-237. |
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| 作者姓名： | 郑红彬 宋晓茹 刘康 |
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| 作者单位： | 西安工业大学 电子信息工程学院, 西安 710021 |
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| 基金项目： | 陕西省重点研发计划(2021GY-287) |
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| 摘 要： | 交通标志识别是自动驾驶技术中的关键一部分.针对交通标志在道路场景中目标较小且识别精度较低的问题,提出一种改进的YOLOv5算法.首先在YOLOv5模型中引入全局注意力机制(GAM),提高网络捕获不同尺度交通标志特征的能力;其次将YOLOv5算法中使用的GIoU损失函数更换为更具回归特性的CIoU损失函数来优化模型,提高对交通标志的识别精度.最后在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行训练,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法对交通标志识别的平均精度均值为93.00%,相比于原算法提升了5.72%,具有更好的识别性能.
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| 关 键 词： | YOLOv5 交通标志识别 GAM CIoU |
| 收稿时间： | 2023/2/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/3/8 0:00:00 |
Traffic Sign Recognition Based on YOLOv5 |
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| ZHENG Hong-Bin,SONG Xiao-Ru,LIU Kang.Traffic Sign Recognition Based on YOLOv5[J].Computer Systems& Applications,2023,32(8):230-237. |
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| Authors: | ZHENG Hong-Bin SONG Xiao-Ru LIU Kang |
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| Affiliation: | School of Electronic Information Engineering, Xi''an Technological University, Xi''an 710021, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | YOLOv5|traffic sign recognition|global attention mechanism (GAM)|CIoU |
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