【摘 要】
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为了解决已有YOLOv3算法对于存在小目标问题和背景复杂问题的交通标志检测任务会有较多的误检和漏检的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出了目标检测的通道注意力方法和基于语义
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61502537);湖南省自然科学基金资助项目(No.2018JJ3681);中南大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.2020zzts567)~~
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为了解决已有YOLOv3算法对于存在小目标问题和背景复杂问题的交通标志检测任务会有较多的误检和漏检的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出了目标检测的通道注意力方法和基于语义分割引导的空间注意力方法,形成YOLOv3-A算法。YOLOv3-A算法通过对检测分支特征在通道和空间2个维度进行重新标定,使网络聚焦和增强有效特征,并抑制干扰特征,提高了算法的检测能力。在TT100K交通标志数据集上的实验表明,所提算法对小目标检测性能的改善尤为明显,相比于YOLOv3算法,所提算法的精度和召回率分别提升了1.9%和
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