基于YOLOv3改进的交通标志识别算法

• 作者: 徐迎春
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 关键词: YOLOv3 目标检测 交通标志 检测精度
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 108-111,116
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.01.34

摘要

目标检测是计算机视觉领域较为热门的研究方向,交通标志识别在自动驾驶中有重要应用.然而复杂场景中尤其是小目标检测精度不高.针对这一问题,提出了一种基于YOLO v3改进的算法.通过修改合适的anchor尺寸;采用Image Mixup实现图像增广同时也增加预测框中正例样本数;改用ResNet50-D,增强特征提取能力;网络结构上输出三个尺度特征图,特征图之间通过上采样跨尺度融合.在数据集上用改进前后的算法进行对比试验.实验结果表明,改进后的算法提高了目标检测的精度.