【摘 要】
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针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402052);陕西省科技计划[重点产业创新链(群)](2018ZDCXL-GY-05-04);长安大学中央高校基本科研业务费专项资金(300102328204,300102328101,300102328501)资助
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针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN(batch normalization)层对输入批量样本进行规范化处理;同时改用性能更好的Relu激活函数,并使用全局池化层代替全连接层,合理改变卷积核的大小和数目。研究结果表明,改进LeNet-5网络能够有效解决过拟合和梯度消失等问题,具有较好的鲁棒性;网络识别率达到98.5%以上,相比CNN(c
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