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基于Swin Transformer的交通信号灯图像分类算法
文献摘要：
交通信号灯是智慧交通建设中不可或缺的一部分,在整个城市发挥控制车流和改善拥堵的作用,交通信号灯图像的分类识别是智慧交通研究的基础.本研究通过将红灯、绿灯、黄灯图片输入到Swin Transformer模型,利用Transformer可以实现对图像全局特征提取和重构,通过自注意力机制加强特征提取.通过收集交通信号灯图像数据集进行验证,验证结果表明基于Swin Transformer模型可以很好实现对交通信号灯图像的分类识别.
文献关键词：
特征提取;重构;自注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
张绪德;李康
作者机构：
凯里学院,贵州凯里,556011
文献出处：
引用格式：
[1]张绪德;李康-.基于Swin Transformer的交通信号灯图像分类算法)[J].电子制作,2022(23):51-53,61
A类：
B类：
Swin,Transformer,交通信号灯,图像分类算法,智慧交通,交通建设,控制车,车流,拥堵,分类识别,红灯,绿灯,黄灯,全局特征提取,自注意力机制,注意力机制加强,图像数据集
AB值：
0.300015
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