一种Yolov5颈部细化的小交通标志检测算法

作     者：潘桂霞 赖惠成 王同官 赵艳杰 文晓鹏 PAN Guixia;LAI Huicheng;WANG Tongguan;ZHAO Yanjie;WEN Xiaopeng

作者机构：新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2023年第46卷第14期

页      面：56-62页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金项目(U1903213) 

主　　题：目标检测 小交通标志 Yolov5 颈部细化算法 特征融合 GSConv模块 

摘      要：针对现有交通标志检测算法对小尺寸交通标志特征提取不充分、检测精度低、速度慢等问题,文中提出一种Yolov5颈部细化的小交通标志检测算法。首先,为使网络更关注小交通标志的检测,在主干网络中添加一条浅层特征提取分支,获得浅层特征图,并与具有较强语义信息的深层特征图融合,改善浅层特征图的感受野;其次,在Yolov5颈部网络引入GSConv模块,通过深度可分离卷积与普通卷积信息渗透、网络通道减半压缩的方式提高算法的检测性能;最后,利用完备交并比(CIoU)损失函数加快模型收敛,提高检测速度。实验结果表明,改进后的Yolov5网络模型性能有所上升,在TT100K交通标志数据集上平均精度均值mAP可达83.56%,相较于原始Yolov5基本框架mAP提升2.24%,且检测速度FPS可达40.5 f/s,满足实时性要求。