【摘 要】
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针对交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题,对YOLOv5进行改进，提出了一种基于坐标注意力（CA）的轻量级交通标志识别模型。首先，在主干网中融入坐标注意力机制，有效的捕获位置信息和通道之间的关系，从而更准确地获取感兴趣区域，同时避免了过多的计算开销；然后，在特征融合网络中加入了跨层连接，在不增加成本的情况下融合更多的特征信息并提高网络的特征提取能力，改善对遮
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61903256,61973307）；
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针对交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题,对YOLOv5进行改进，提出了一种基于坐标注意力（CA）的轻量级交通标志识别模型。首先，在主干网中融入坐标注意力机制，有效的捕获位置信息和通道之间的关系，从而更准确地获取感兴趣区域，同时避免了过多的计算开销；然后，在特征融合网络中加入了跨层连接，在不增加成本的情况下融合更多的特征信息并提高网络的特征提取能力，改善对遮挡目标的检测效果；最后，引入改进的CIoU函数计算回归损失，缓解检测过程中样本尺寸分布不均衡的现象，进一步提高对小目标的识别精度。在TT100K数据集上应用本模型，识别精度达到91.5%，召回率达到86.64%，与传统的YOLOv5n模型相比分别提高了20.96%和11.62%，帧处理速率达到140.84FPS。因此，实验结果比较充分的验证了所提模型在真实场景中对交通标志检测与识别的准确性与实时性。
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