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基于特征融合的残差卷积网络对交通标识识别
文献摘要：
近些年深度卷积神经网络在图像识别上的学习能力和应用效果引起业界和学术界广泛重视,本文在自动驾驶日益突出的背景下,提出一种基于特征融合上采样的残差卷积神经网络的模型,经过与传统的卷积神经网络和残差网络进行准确率的对比,它在德国交通数据集GTSDB上性能和准确率上表现出更有优势.经过实验证明特征融合的残差卷积的网络表达能力进一步提高了.
文献关键词：
卷积神经网络;残差;特征融合;交通标识
中图分类号：
作者姓名：
陈春玮;欧浩源
作者机构：
广东职业技术学院,广东 佛山 528000
文献出处：
引用格式：
[1]陈春玮;欧浩源-.基于特征融合的残差卷积网络对交通标识识别)[J].科学技术创新,2022(04):69-72
A类：
B类：
特征融合,卷积网络,交通标识,深度卷积神经网络,图像识别,自动驾驶,上采样,残差卷积神经网络,残差网络,国交,交通数据,GTSDB,网络表达,表达能力
AB值：
0.305663
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