基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络

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为了解决现有算法在检测高分辨率交通标志图片时速度过慢或精度不足的问题,本文对YOLOv4算法进行了优化。以MobileNetv3-Large为底本,针对数据集的特点舍弃部分耗时层并重新设计了注意力模块,由此得到了更轻量化的主干网络。同时在检测头前加入基于弱语义分割的动态增强附件,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域,以抑制追求轻量化带来的提取能力下降导致的误检、漏检问题,最终形成了YOLOv4-SLite算法。对于高分辨率图片的训练和预测,本文采取了滑窗裁剪的形式。在TT100K交通标志数据集上
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