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一种基于改进YOLOv5s-Ghost网络的交通标志识别方法 被引量：21
1
作者 徐正军 张强 许亮 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期52-61,共10页
针对目前自动驾驶过程中对交通标志的识别检测速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv5s-Ghost网络模型对交通标志进行识别的方法,在3×3运算核Ghost Net模型框架下,通过两个连续的Ghost模块构建的Ghost Bottleneck模块,并代替C3模块中... 针对目前自动驾驶过程中对交通标志的识别检测速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv5s-Ghost网络模型对交通标志进行识别的方法,在3×3运算核Ghost Net模型框架下,通过两个连续的Ghost模块构建的Ghost Bottleneck模块,并代替C3模块中全部的Bottleneck模块,与跨阶段局部网络(cross-stage position network, CSPNet)模块结合生成Ghost Bottleneck CSP模块。通过调整每个模块中加入Ghost Bottleneck模块的数量,对比实验数据得到最佳网络模型。分别用原网络和新网络对TT100K数据集进行训练,对比实验数据表明,YOLOv5s-Ghost模型的检测精度达95.1%,检测速度达到了52.6 FPS,模型大小压缩了69.3%,在保证原检测精度的情况下提高了网络的检测速度。 展开更多
关键词 YOLOv5 自动驾驶 交通标志 ghost Net ghost bottleneck csp
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