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摘要：本发明公开了一种基于感受野优化与混合卷积特征融合的交通标志检测方法，方法包括：获取交通标志牌图片，构建原始数据集；将原始数据集划分为训练集、测试集以及验证集；构建网络模型，网络模型包括特征提取网络、特征融合网络和预测输出网络三部分；根据训练集，设置网络模型的初始学习率，学习率衰减方式、训练次数，采用SGD优化器对网络参数进行优化，训练网络模型；将待检测图片输入训练好的网络模型中进行交通标志牌的检测，输出待检测图片中交通标志牌的具体位置和类别信息。本发明实施例基于优化感受野与混合卷积特征融合，高效地提高了模型的精度和速度，提升了多尺度目标检测的准确，可广泛应用于智能交通技术领域。
主权项：1.一种基于感受野优化与混合卷积特征融合的交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取交通标志牌图片，并对每张图片中的交通标志牌进行标注，构建原始数据集；将所述原始数据集划分为训练集、测试集以及验证集，并且处理为统一尺寸大小；构建网络模型，所述网络模型包括特征提取网络、特征融合网络和预测输出网络三部分；根据所述训练集，设置网络模型的初始学习率，学习率衰减方式、训练次数，采用SGD优化器对网络参数进行优化，训练所述网络模型；将待检测图片输入训练好的所述网络模型中进行交通标志牌的检测，输出所述待检测图片中交通标志牌的具体位置和类别信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于感受野优化与混合卷积特征融合的交通标志检测方法
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