基于改进YOLOX-S的交通标志识别

摘要：

交通标志是车辆在规范行驶过程中的一个重要指导,交通标志识别是无人驾驶汽车环境感知中必不可少的重要内容.本文基于YOLOX-S算法进行改进,通过在主干网络末端添加CBAM注意力机制模块,强化特征提取网络所得到的特征;使用Focal Loss函数,更好地消除正负样本不均衡问题,挖掘难例样本;使用GIOU损失函数,解决了原损失函数存在的优化不一致和尺度敏感的问题,进一步提高模型的识别准确率.本文基于TT100K数据集对提出算法进行了实验,对比了几种主流算法与本文算法的识别精度,实验结果表明在具有较高FPS的前提下,本文算法对大部分目标类别的检测精度都有所提升.相较于YOLOX-S模型,所提模型的coco精度评价指标mAP_50提升1.9％,mAP_50:95提升2.1％,FPS为35.6.证明了所做改进的有效性.

关键词：CBAM 注意力机制、Focal Loss、YOLOX-S、GIOU

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：112-119