基于改进YOLOv5的交通标志识别方法 - 曲立国; 张鑫; 卢自宝; 刘玉玲; 陈国豪 (光电工程, 2024)
TP391; 交通标志检测是自动驾驶领域重要的环节,针对当前交通标志的识别存在漏检、误检、模型参数多,以及常见且复杂的代表性真实环境情况,如雾天鲁棒性差的问题,提出一种改进YOLOv5的小目标交通标志识别算法.首先对数据集进行雾化操作以适应在雾天情况下的准确识别,使用更加轻量的部分卷积(partial convolution,PConv)构建PC3特征提取模块;随后在颈部网络中提出延伸的特征金字塔(extended feature pyramid network,EFPN),为小目标添加一个小目标检测头,同时删去原始颈部网络中针对大目标的检测头,提高小目标识别准确率的同时降低网络参数;最后引入Focal-EIOU替换CIOU作为损失函数,以此来解决小目标的误检和漏检问题,嵌入CBAM注意力机制,提升网络模型的特征提取能力.改进的模型性能在TT100K数据集上得到验证,与原YOLOv5算法相比,改进模型在精确率(P)、mAP0.5上分别提高了8.9%、4.4%,参数量降低了44.4%,在NVIDIA 3080设备上FPS值为151.5,可满足真实场景中交通标志的实时检测.