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基于改进ResNet网络的交通标志识别研究
引用本文:郑秋梅,谭丹,王风华.基于改进ResNet网络的交通标志识别研究[J].计算机与数字工程,2021,49(5):947-951,965.
作者姓名:郑秋梅  谭丹  王风华
作者单位:中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 青岛 266580
摘    要:针对传统ResNet网络存在丢失图像有用信息以及参数冗余等问题,论文提出一种改进ResNet的A-ResNet模型.引入有shortcut连接的残差注意力模块,增强对目标对象的关注度;引入Dropout层,防止过拟合现象,提升识别精度;调整网络架构,加快训练收敛速度及提高识别精度.实验结果表明,A-ResNet模型相比传统ResNet网络实现约2%的top-1精度的提高.

关 键 词:交通标志  ResNet网络  深度学习  Attention机制

Research on Traffic Sign Recognition Based on Improved ResNet Network
ZHENG Qiumei,TAN Dan,WANG Fenghua.Research on Traffic Sign Recognition Based on Improved ResNet Network[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(5):947-951,965.
Authors:ZHENG Qiumei  TAN Dan  WANG Fenghua
Abstract:
Keywords:
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