优化特征提取的多目标交通标志检测方法

摘要

为解决自然场景下检测多个交通标志准确率低、特征提取网络复杂等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的交通标志检测算法.将原算法的特征提取网络替换为更深层的密集卷积网络,充分利用跨层密集连接方式,促进层之间信息流和梯度流的传递,实现特征复用;利用瓶颈层和过渡层减少特征维度,降低模型的复杂度.与原算法相比,使用该方法的准确率提高了5.8％,参数量减少了约94.2％,实验结果表明,该方法可以提高交通标志的检测精度并降低网络复杂度.