基于复杂场景的小目标交通标志检测方法研究

来源：计算机应用与软件杂志2025年第10期北京时间：

作者：魏深, 王立华, 王圣鑫, 郗乐超, 祝浩文

摘要：针对复杂场景的小目标交通标志检测过程中易出现漏检、误检的问题,提出一种基于改进YOLOx-s模型的小目标交通标志检测方法。改进的YOLOx-s模型以ConvNext-T为骨干特征提取网络,并结合Meta-ACON、RFP、Focal-EioU方法,对数据增强后的CCTSDB数据集进行端到端的训练,实现了在不增加注意力机制的情况下,提升模型对小目标的检测性能,同时保持了模型的简洁性。实验结果表明,改进后的模型更加关注目标样本中的小目标交通标志,mAP值提高了5.31百分点。

关键词：小目标交通标志, YOLOx-s, ConvNext-T, RFP, Focal-EIoU