改进YOLOv5s的交通标志检测的研究  

作　　者：舒聪 武俊丽[1] 

机构地区：[1]佳木斯大学信息电子技术学院,黑龙江佳木斯154007

出　　处：《佳木斯大学学报(自然科学版)》2025年第2期61-64,共4页Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition

基　　金：佳木斯大学博士专项(22ZB201515)。

摘　　要：为进一步提高交通标志的识别精度和实时检测速度,提出一种CoT-YOLOv5s网络模型,这对于智能交通系统的发展具有重要意义。首先,引入了CoT块以增强特征提取能力,提升模型检测精度;其次,引入了GSConv模块和VoVGSCSP模块以降低计算复杂度和推理时间;最后,引入了轻量级通用上采样算子CARAFE,更好地利用特征图的信息和提升精度。使用该模型处理TT100K数据集,实验结果表明,改进模型在真实的交通标志检测场景中兼具实时性与准确性。

关 键 词：交通标志检测 CoT-YOLOv5s CoTNet CARAFE 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]