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基于改进ResNet网络的交通标志识别研究

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针对传统ResNet网络存在丢失图像有用信息以及参数冗余等问题,论文提出一种改进ResNet的A-ResNet模型.引入有shortcut连接的残差注意力模块,增强对目标对象的关注度;引入Dropout层,防止过拟合现象,提升识别精度;调整网络架构,加快训练收敛速度及提高识别精度.实验结果表明,A-ResNet模型相比传统ResNet网络实现约2％的top-1精度的提高.
Research on Traffic Sign Recognition Based on Improved ResNet Network

郑秋梅、谭丹、王风华

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中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 青岛 266580

交通标志 ResNet网络 深度学习 Attention机制

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.016

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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