基于改進YOLOv5s的交通標志檢測算法

摘要： 針對現(xiàn)有的目標檢測模型對復雜天氣下的交通標志檢測存在漏檢與錯檢的情況，提出了一種改進YOLOv5s的交通標志識別算法。為提高算法在各種復雜場景下的適應性，設計了一種基于重參數(shù)化(Re-Parameterized, ReP)的C3模塊，將其命名為C3＿DB;在網絡的Neck部分引入上下文聚合模塊，使得算法可以聚焦于重點區(qū)域的特征，減少復雜背景造成的混淆，從而提升模型的特征提取能力... （共11頁）