【摘 要】
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交通标志识别是智能交通系统的研究基础，目前用于图像特征提取的网络都是基于专家设计网络的改进模型，需要经历图像预处理和复杂的模型调参过程。针对该问题，提出一种基于进化ResNet的交通标志识别方法，提取ResNet的基础块嵌入到进化算法中，以自适应地构造适用于交通标志识别的网络模型。设计以残差块为单位的个体初始化空间和交叉、变异等遗传算子，以保证进化搜索的有效性；将网络深度作为可变参数，搜索网络模型
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交通标志识别是智能交通系统的研究基础，目前用于图像特征提取的网络都是基于专家设计网络的改进模型，需要经历图像预处理和复杂的模型调参过程。针对该问题，提出一种基于进化ResNet的交通标志识别方法，提取ResNet的基础块嵌入到进化算法中，以自适应地构造适用于交通标志识别的网络模型。设计以残差块为单位的个体初始化空间和交叉、变异等遗传算子，以保证进化搜索的有效性；将网络深度作为可变参数，搜索网络模型的最佳深度，在确保识别精度的同时设计适合交通标志识别的轻量化的网络模型。通过采用德国交通标志数据库（GT
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