提出了一种基于改进卷积神经网络的交通标志检测方法。预训练模型产生否定; 使用难分类负样本采集将负样本输入到网络中，提高模型的判别能力; 使用多尺度训练过程中的特征级联策略来进一步提升模型的性能。利用TensorFlow框架在德国交通标志检测数据集上对所提方法的有效性进行了仿真。研究结果表明，与现有技术相比，所提方法能够获得更快的检测速率，处理每幅图像仅需0.016 s。
2022-04-25 15:38:40
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