文献类型：会议论文

中文题名：YOLOAF:一种交通标志牌检测算法

作者：梁天骄[1];潘卫国[1];

第一作者：梁天骄

机构：[1]北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;

第一机构：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

会议论文集：中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会论文集

会议日期：20211127

会议地点：中国北京

语种：中文

中文关键词：目标检测;注意力机制;深度学习

摘要：交通标志检测任务是自动驾驶感知模块不可或缺的一环。基于深度学习的检测算法可以取得很好的效果,但一方面仍会受到光照、天气和其他外部因素的影响,容易错误检测;另一方面交通标志因目标较小而很难被识别到。为了解决已有算法对于交通标志在复杂背景下会出现误检和漏检的问题,本文在YOLOF算法的基础上提出了一种基于注意力机制的特征融合算法YOLOAF（You Only Look One-level Attention Feature）。该算法分解通道注意为两个并行的特征编码来高效地整合空间坐标信息到生成的注意力图中,使检测模型工作更加稳定。文中对不同算法进行对比实验,实验结果表明,YOLOAF具有更高的检测精度和较快的检测速度。