【摘 要】
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针对现存的目标检测算法对交通指示牌识别准确率低、泛化能力弱和对于小目标不易检测,无法真正地应用在实际的问题,而深度学习算法中卷积神经网络可以很好地解决传统方法存在的问题,故在SSD算法的基础上使用特征金字塔替代多尺度特征层,提出基于SSD的交通指示牌目标检测算法,充分融合了低层和高层的信息,通过对交通指示牌数据集TPD进行训练并检测,实验结果表明提出的基于SSD的交通指示牌目标检测方法比原始的SS
【机 构】
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新疆师范大学计算机科学技术学院,大连理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区“天山青年计划”(2018Q024),国家自然科学基金(61961040),国家自然科学基金(61771089),自治区区域协同创新专项(科技援疆计划)(2019E0214)。
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针对现存的目标检测算法对交通指示牌识别准确率低、泛化能力弱和对于小目标不易检测,无法真正地应用在实际的问题,而深度学习算法中卷积神经网络可以很好地解决传统方法存在的问题,故在SSD算法的基础上使用特征金字塔替代多尺度特征层,提出基于SSD的交通指示牌目标检测算法,充分融合了低层和高层的信息,通过对交通指示牌数据集TPD进行训练并检测,实验结果表明提出的基于SSD的交通指示牌目标检测方法比原始的SSD算法在AP上提高了5.4%,对于一些小目标的检测能力更强,从而验证了提出的目标检测方法比原始的SSD算
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