CN114120280B 一种基于小目标特征增强的交通标志检测方法 （北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院)）_第1页
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一种基于小目标特征增强的交通标志检测本发明公开了一种基于小目标特征增强的测目标尺寸小，使用K-means++聚类算法得到先显现的小目标居多的问题针对性的对网络结构2所述的构建交通标志数据集并进行数据增强，具体内容如下：选取公开数首先根据数据集的label文件裁剪数据集中所有尺寸小于50*50的目标；i所述的针对正负样本失衡严重设计损失函数，具体如下：所了判断该预测框是否有目标的准确性；分类损失衡量了算法是否对图像中的目标正确分示这两个框所形成的最小包围框的对角线长度，wgt代表的3其中Ci是第i个网格的第j个预测框中推断存在正样本的置信度，是该预测框中真实存在正样本的置信度，是在Ci这个置信度值所属的置信度区间在上一个batch中的样本在对该向量进行激励操作，先在得到的1*1*C向量后接一个全连接层，再接一个激活函数其中模型评价指标精确率Precisio4[0004]在现有的检测方法中，重要分为两类。第一类是以Faster-Rcnn为代表的two-上都有很好的表现，但由于交通标志数据集中小目标居多且正负样本失衡严重，造成Yolov5在交通标志数据集TT100K上检[0014]所述的构建交通标志数据集并进行数据增强，具体内容如下：选取公开数据集5[0017]所述的优化构建AnchorBox的聚类算法，具体内容如下：首先Yolo算法中的Anchorbox可以理解为多尺度的滑动窗口,即从训练集中所有的groundtruth中找出的最6ito和pi(c)代表第i个网格的第j个预测真实存在正样本的置信度，PCi是在Ci这个置信度值所属的那个置信度区间在上一个batch以及数据扩增技术的改进，最终的检测结果较原有的Yolov5s算法提高了3能够使车辆[0042]图2是本发明一种基于小目标特征增强的交通标志检测算法的具体的网络结构7[0049](3)优化网络结构增强交通标志细粒度特征，通过对数据集的分析得到小目标占[0052](6)对改进后的交通标志检测算法进行效果评估，对算法优化之后的检测精度与123458[0057]为了使聚类得到的Anchorbox更好的拟合目标的真实框，使用K-means++聚类算wgt代表的是目标真实框的宽度，hgt代表的是真实框的高是在Ci这个置信度值所属的那个置信度区间在上一个batch中的样本密度经过函数变换得9有的Yolov5s的网络结构中添加了SE模块并引入了BiFPN的思想去做不同

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