《计算机应用与软件杂志》发表论文赏析
作者:曹峻凡, 张向利, 闫坤, 张红梅
摘要:为解决深度学习方法在高清全景图像中检测交通标志遇到图形处理器资源不足、小目标容易漏检、检测速度过慢等问题,采用小目标过采样训练数据生成方法、图像分块和几何透视检测预处理方法以及改进的轻量神经网络Improved-Tiny-YOLOv3,提出了一种基于深度学习的轻量级全景图像中交通标志检测方法。并在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行了实验,mAP值达到92.7%,在Nvidia 1080Ti显卡上检测速度可达到20 FPS,实验结果验证了所提方法的有效性。
关键词:交通标志检测识别, Improved-Tiny-YOLOv3, 几何透视法, 随机裁剪, CIoU, 全景图像