基于Mask R-CNN的道路交通标志识别

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在遥感无人机影像中,道路交通标志经过透视投影呈现出形变大、尺度变化大和干扰多等特点,传统的检测方法只关注标志的形状和颜色,应用于无人机影像时易出现漏检、误检等问题。针对上述问题,先利用透视变换对数据集进行增广,再基于Mask R-CNN框架对交通标志进行实例分割。在原框架中增加掩膜得分的策略,分割精度约提高了2%。实验结果表明,基于Mask R-CNN的方法具有较高的准确度,在解决无人机影像交通标志检测问题上具有较好的性能。
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