| 基于改进ResNet网络的交通标志识别研究 |
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| 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. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.016 |
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| 作者姓名： | 郑秋梅 谭丹 王风华 |
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| 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 |
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| 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.
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| 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 |
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| 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. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.016 |
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| Authors: | ZHENG Qiumei TAN Dan WANG Fenghua |
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