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第40卷第9期算机仿真2023年9月
文章编号:1006-9348(2023)09-0140-06
结合卷积和自注意力机制的交通标志识别模型
周峰,刘云翔,石艳娇
(上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海201418)
摘要:针对交通标志识别精度低,识别模型参数量大,识别速度慢的问题,提出了将多头自注意力机制应用到YOLOv4-tiny
模型的主干网络中,构建D-CSP模块和A-CSP模块,替换原模型中的主干网络,其中D-CSP模块使用深度可分离卷积显
著降低模型的参数数量和计算量,A-CSP模块将多头自注意力机制和卷积运算融合,增强了特征图的语义信息,最后在四
层特征图上进行不同尺度的目标检测,降低漏检率。在TT100K数据集上的测试结果表明,上述模型的平均精度达到
90.7%,相比YOLOV4-tiny模型提升了2.1%,模型大小为22.9MB,比YOLOV4-tiny模型少了0.9MB。上述算法一定程度
上减少模型大小,并带来了检测精度的提升。
关键词:自注意力机制;交通标志识别;深度学习;深度可分离卷积
中图分类号:U491.5+2文献标识码:B
TrafficSignRecognitionModelCombiningConvolution
andSelf-AttentionMechanism
ZHOUFeng,LIUYun-xiang’,SHIYan-jiao
(SchoolofComputerScienceInformationEngineering,ShanghaiInstituteofTechnology,Shanghai201418,China)
ABSTRACT:Inresponsetotheproblemsoflowaccuracy,largenumberofrecognitionmodelparameters,andslow
recognitionspeedintrafficsignrecognition,thisstudyappliedthemultiheadselfattentionmechanismtothe
backbonenetworkoftheYOLOv4tinymodel.TheD-CSPmoduleandA-CSPmodulewereconstructedtoreplacethe
originalbackbonenetwork.TheD-CSPmoduleuseddeepseparableconvolutiontosignificantlyreducethenumberof
parametersandcomputationalcomplexityofthemodel,andtheA-CSPmodulewasusedtointegratethemultihead
selfattentionmechanismandconvolutionoperations,enhancethesemanticinformationofthefeaturemap,andfinally
performtargetdetectionatdifferentscalesonthefourlayerfeaturemaptoreducethemisseddetectionrate.Thetest
resultsontheTT100Kdatasetshowthattheaverageaccuracyofthemodelreaches90.7%,whichis2.1%higher
thantheYOLOV4-
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