典型文献
基于改进注意力机制的交通标志检测算法
文献摘要：
针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法.首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提取图像特征信息有限的问题,在主干网络中添加注意力模块以增强目标区域的关键特征;其次,特征图中相邻通道间的局部特征由于感受野重叠而存在一定的相关性,用大小为k的一维卷积代替通道注意力模块中的全连接层,以达到聚合不同通道信息和减少额外参数量的作用;最后,在路径聚合网络(PANet)的中、小尺度特征层引入感受野模块来增大特征图的感受野以融合目标区域的上下文信息,从而提升网络对交通标志的检测能力.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验结果表明,所提出的YOLOv4(You Only Look Once v4)改进算法在引进极少的参数量与原算法检测速度相差不大的情况下,平均精确率均值(mAP)达96.88％,mAP提升了1.48％;而与轻量级网络YOLOv5s相比,在单张检测速度慢10 ms的情况下,所提算法mAP比YOLOv5s高3.40个百分点,检测速度达到40 frame/s,说明该算法完全满足目标检测实时性的要求.
文献关键词：
注意力机制;一维卷积;感受野模块;特征提取网络;YOLOv4
中图分类号：
作者姓名：
张新宇;丁胜;杨治佩
作者机构：
武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学),武汉430065
文献出处：
引用格式：
[1]张新宇;丁胜;杨治佩-.基于改进注意力机制的交通标志检测算法)[J].计算机应用,2022(08):2378-2385
A类：
B类：
改进注意力机制,交通标志检测,检测算法,志在,被覆,响导,目标检测,漏检,成图,图像分辨率,图像特征,特征信息,主干网络,目标区域,关键特征,特征图,局部特征,一维卷积,通道注意力模块,全连接层,少额,参数量,路径聚合网络,PANet,小尺度,尺度特征,感受野模块,上下文信息,检测能力,国交,检测数据集,CCTSDB,YOLOv4,You,Only,Look,Once,改进算法,极少,检测速度,精确率,mAP,轻量级网络,YOLOv5s,单张,速度慢,ms,百分点,frame,特征提取网络
AB值：
0.38993
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