基于改进Faster R-CNN的交通标志检测研究  

作　　者：刁小敏 郭晓 

机构地区：[1]常州大学怀德学院信息工程系,江苏泰州214500

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2022年第10期148-150,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：针对交通标志检测研究中,存在检测小目标精度不高的问题,运用Faster-RCNN的网络结构并进行改进,提出一个融合多尺度特征,并将融合的信息送进分类回归层的方法,以适应交通标志的定位与分类。仿真结果表明,改进的Faster R-CNN检测交通标志的准确率、召回率和F1值有提高。

关 键 词：交通标志检测 改进Faster R-CNN 多尺度特征 分类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] U463.6[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]