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基于YOLO改进的轻量级交通标识检测模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.30 MB | 2021-04-19

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　　在车载边缘计算单元中，由于其硬件设备的资源受限，开发适用于车载边缘计算的轻量级、高效的交通标识检测模型变得越来越迫切。文中提出了一种基于 Tiny YOLO改进的轻量级交通标识检测模型，称为L-YOLO。首先，ⅠYOLO使用部分残差连接来増强轻量级网络的学习能力;其次，为了降低交通标识的误检和漏检，L-YO○使用髙斯损失函数作为边界框的定位损失。在TADl6K交通标识检测数据集上，L-YOLO的参数量为18.8M，计算量为8.211 Flops，检测速度为83.3FPS，同时mAP达到86%。实验结果显示，该算法在保证实时性的同时，还提高了检测精度。

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