【摘 要】
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文章提出一种基于YOLOv5改进的雨天环境交通标志识别检测方法。首先采用渐进递归网络（PRN）对摄像头采集到的画面进行去雨处理；其次通过加深网络深度，提取更深层次的小目标特征；然后在减少残差网络深度以减少计算量的基础上，加快模型检测的速度；最后以控制下采样倍数的方式解决小型目标难以识别的问题，并且引入K-means++先验框到模型。实验结果表明，YOLOv5改进模型的F1-score为0.923，
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文章提出一种基于YOLOv5改进的雨天环境交通标志识别检测方法。首先采用渐进递归网络（PRN）对摄像头采集到的画面进行去雨处理；其次通过加深网络深度，提取更深层次的小目标特征；然后在减少残差网络深度以减少计算量的基础上，加快模型检测的速度；最后以控制下采样倍数的方式解决小型目标难以识别的问题，并且引入K-means++先验框到模型。实验结果表明，YOLOv5改进模型的F1-score为0.923，AP@0.5为0.96，mAP@0.5:0.95位为0.759，且FPS高达71，能够很好地满足实时检测的需求。
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