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摘要 近年来基于深度学习的目标检测框架取得了辉煌的成就。然而，现实生活中的交通标志检测仍然是大多数最先进的目标检测方法面临的巨大挑战。现有的深度学习模型不足以有效地从现实条件下的大图像中提取小交通标志的特征。本文提出了一种基于高效端到端深度网络模型的新型小交通标志检测方法，解决了小交通标志检测难题。所提出的方法将三个关键见解融入已建立的You Only Look Once (YOLOv3) 架构和其他相关算法中，具有速度快、精度高的特点。此外，适当引入网络剪枝以最小化网络冗余和模型大小，同时保持有竞争力的检测精度。此外，还采用了四个尺度预测分支来显著丰富多尺度预测的特征图。在我们的方法中，我们调整损失函数以平衡误差源对总损失的贡献。通过在清华-腾讯100 K交通标志数据集上的实验进一步证明了网络的有效性和鲁棒性。实验结果表明，我们提出的方法比原始的YOLOv3模型取得了更好的准确率，与相关文献中的方案相比，我们提出的方法不仅在检测召回率和准确率上表现出色，而且在检测速度上也获得了1.9 – 2.7倍的提升。
基于YOLOv3的高效小交通标志检测方法
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