本發明涉及一種基于多尺度信息和殘差網絡的小目標交通標志檢測方法,包括下列步驟:準備包含不同種類交通標志的數據集;網絡搭建,包括特征提取網絡、區域生成網絡、興趣區域池化層和全連接層;訓練所搭建的網絡,得到網絡模型:使用gradual warmup的方法優化學習率,在訓練的過程中,學習率從0開始逐漸增大到設置值;在訓練過程中,每次迭代,將隨機選取的訓練集圖片輸入所搭建的網絡,得到圖片中交通標志的類別預測值和邊界框預測值,計算預測值和json文件中真實值的誤差得到損失函數,采用隨機梯度下降SGD更新網絡參數,不斷重復此過程直至誤差不再減小,從而得到用于檢測小目標交通標志的網絡模型。
聲明:
“基于多尺度信息和殘差網絡的小目標交通標志檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)