交通标志识别模型训练方法、交通标志识别方法和装置

摘要

本发明提出一种交通标志识别模型训练方法、交通标志识别方法和装置，所述交通标志识别方法通过利用深度学习神经网络中单阶段检测算法具有的识别特性，大大避免了检测的时长；所述交通标志识别模型训练方法以FCOS算法为基础，通过引入注意力机制CBAM来减少正负样本不均衡的现象；引入swish函数避免一定程度的特征丢失现象；并通过多尺度特征融合来保护特征不同尺度的特征。本发明所述交通标志识别方法能够实现真实道路场景中交通标志的实时检测和识别，并解决了检测中存在检测对象目标小、自然环境干扰和识别的实时性等问题。