基于ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別算法

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摘  要：交通標(biāo)志的識(shí)別對(duì)于自動(dòng)駕駛與智能導(dǎo)航具有重要意義，針對(duì)已有深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別率不高的問(wèn)題，提出一種基于ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)模型的交通標(biāo)志智能識(shí)別算法。該網(wǎng)絡(luò)以純粹的CNN模型為特點(diǎn)，具有更優(yōu)的圖像分類(lèi)及檢測(cè)分割任務(wù)的性能。文中使用GTSRB數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，與MobileNet、ResNet等網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)收斂速度最快并且穩(wěn)定，最終交通標(biāo)志的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99%以上。（剩余7158字）