基于多尺度ＹＯＬＯｖ５ 的交通標(biāo)志檢測(cè)

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摘 要：針對(duì)小目標(biāo)交通標(biāo)志檢測(cè)存在的檢測(cè)精度低、漏檢率高等問(wèn)題，提出了一種基于多尺度融合的ＹＯＬＯｖ５ 改進(jìn)算法。在主干網(wǎng)絡(luò)后輸出４ 個(gè)有效特征層以便更好地融合多尺度信息，在主干網(wǎng)絡(luò)輸出的３ 個(gè)特征層中添加改進(jìn)的多尺度融合注意力機(jī)制ＣＢＡＭ＿Ｕ，以提升網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)能力；在Ｐａｔｈ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ （ＰＡＮｅｔ） 下采樣過(guò)程中添加Ｆｕｓｉｏｎ 模塊，促進(jìn)不同感受野下特征的細(xì)融合；在ＹＯＬＯＨａｎｄ 前加入Ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ Ｓｐａｔｉａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｆｕｓｉｏｎ （ＡＳＦＦ） 模塊解決特征金字塔融合的不一致性，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。（剩余2679字）