典型文献
一种基于YOLOv5改进的雨天环境交通标志识别检测
文献摘要：
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.
文献关键词：
交通标志识别;YOLOv5;渐进递归网络;雨天
中图分类号：
作者姓名：
王旭
作者机构：
太原师范学院计算机科学与技术学院,山西晋中 030619
文献出处：
引用格式：
[1]王旭-.一种基于YOLOv5改进的雨天环境交通标志识别检测)[J].现代信息科技,2022(20):71-75,80
A类：
渐进递归网络
B类：
YOLOv5,雨天环境,交通标志识别,识别检测,PRN,摄像头,去雨,小目标特征,残差网络,减少计算量,模型检测,下采样,倍数,means++,先验框,改进模型,score,mAP,FPS,实时检测
AB值：
0.349286
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