改进了基于ShuffleNet的轻量级YOLOv5,并将其应用于交通标志检测
Liwei Liu1,2, Lei Wang1,2, Zhuang Ma1,2
1Hebei Key Laboratory of Intelligent Data Information Processing and Control, Tangshan University, Tangshan City, Hebei Province, China.
本研究介绍了一种高效,轻量级的交通标志检测框架,用于智能驾驶. 改进的YOLOv5模型提高了检测速度20.8%,同时保持了准确性,使其适合嵌入式系统.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 自主驾驶系统 自主驾驶系统
背景情况:
- 交通标志检测对于智能驾驶系统至关重要.
- 现有的方法面临复杂环境和不同物体尺寸的挑战.
研究的目的:
- 开发基于YOLOv5.5的改进,轻量化交通标志检测框架.
- 为了提高检测的准确性和速度,特别是对于小型和不显眼的交通标志.
主要方法:
- 用ShuffleNet v2替换了YOLOv5骨干,以减少复杂性.
- 集成的CA注意力机制,以提高交通标志的突出性.
- 设计BCS-FPN用于多尺度特征融合,以增强小物体表示.
主要成果:
- 拟议的框架实现了相当于YOLOv5s的mAP,速度提高了20.8%.
- 在TT-100K数据集上表现出卓越的性能.
- 在具有有限计算能力的嵌入式设备上展示了有效性.
结论:
- 增强的YOLOv5框架为交通标志检测提供了一个计算高效和有效的解决方案.
- 该模型在嵌入式系统上的性能表明它在现实世界智能驾驶场景中的实际适用性.
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