文档名：面向微型交通标志的ASPCYOLOv8检测算法
摘要：针对在部分遮挡和复杂背景下的微型交通标志误检、漏检等问题,提出一种基于YOLOv8s的交通标志检测框架.构建空间自适应金字塔卷积模块(ASPC)代替Neck所有Conv模块,设计全新的ASPC2f模块代替部分C2f模块,减少了模型参数量,提升了检测性能;为解决在检测小目标时因尺度不一致而导致的语义信息损失问题,引入小目标检测层,以增强深层和浅层语义信息的有效融合;使用EIOU代替原来的边界框损失函数,提升网络边界框回归性能.经实验,该方法在TT100K交通标志数据集上平均精度均值(mAP)达到89.7％,相较于原模型提升6.2个百分点,微型目标平均精度均值相对提升9.4个百分点,参数量降低2.6MB.
Abstract：Toaddressthemisdetectionandomissionofminiaturetrafficsignsunderpartialocclusionandcomplexbackground,thispaperproposesatrafficsigndetectionframeworkbasedonYOLOv8s.First,theadaptivespatialpyramidconvolutionmodule(ASPC)isbuilttoreplacetheNeckpartoftheConvmodule.AnewASPC2fmoduleisdesignedtoreplacethepartoftheC2fmodule,reducingthenumberofmodelparametersandimprovingthedetectionperformance.Tomitigatethesemanticinformationlossduetotheinconsistencyofscaleindetectingtheminiaturetargets,aminiaturetargetdetectionlayerisintroducedtoenhancetheeffectivefusionofdeepandshallowsemanticinformation.Finally,theEIOUisemployedtoreplaceoriginalboundingboxlossfunctiontoimprovethenetworkboundingboxregressionperformance.Ourexperimentalresultsshowthemethodachieves89.7％meanaverageprecision(mAP)ontheTT100Ktrafficsigndataset,6.2percentagepointshighercomparedtothatoftheoriginalmodel.Meanwhile,itis9.4percentagepointshigherinthemeanaverageprecisionofthemicrotargetsandreducesthenumberofparametersby2.6MB.
作者：陈其彬 邓涛 杨志军 汪世豪 李彦波 韩振宇 陈梓山 Author：CHENQibin DENGTao YANGZhijun WANGShihao LIYanbo HANZhenyu CHENZishan
作者单位：重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074重庆交通大学航空学院,重庆400074;绿色航空能源动力重庆市重点实验室,重庆400074;重庆交通大学绿色航空技术研究院,重庆400074凌云工业股份有限公司,上海201708
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(9)
分类号：U495
关键词：交通标志检测 小目标检测 空间金字塔卷积 特征融合
Keywords：trafficsigndetection smalltargetdetection spatialpyramidconvolution featurefusion
机标分类号：TP391.41TN911.73U491.116
在线出版日期：2024年7月11日
基金项目：国家自然科学基金，重庆市教委科学技术研究重点项目，重庆交通大学自然科学类揭榜挂帅项目，重庆市自然科学基金面向微型交通标志的ASPC-YOLOv8检测算法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(9)陈其彬 邓涛 杨志军 汪世豪 李彦波 韩振宇 陈梓山针对在部分遮挡和复杂背景下的微型交通标志误检、漏检等问题,提出一种基于YOLOv8s的交通标志检测框架.构建空间自适应金字塔卷积模块(ASPC)代替Neck所有Conv模块,设计全新的ASPC2f模块代替部分C2f模块,减少了模型参数量...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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