【摘 要】
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近年来,基于深度学习的端到端的特征提取方法的提出,给交通信号灯的检测提供了一个全新的思路。但在小目标检测及识别中还存在巨大挑战,尤其是在交通信号灯检测识别任务中,存在大量因拍摄距离产生的尺寸大小问题。文章从当前交通信号灯检测与识别的业务场景入手,分析传统目标检测与识别算法中的缺点,对比深度学习相关算法的优点,经研究分析与实验得出上下文信息对交通信号灯检测与识别的重要辅助价值。
【机 构】
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郑州轻工业大学,河南郑州450000
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近年来,基于深度学习的端到端的特征提取方法的提出,给交通信号灯的检测提供了一个全新的思路。但在小目标检测及识别中还存在巨大挑战,尤其是在交通信号灯检测识别任务中,存在大量因拍摄距离产生的尺寸大小问题。文章从当前交通信号灯检测与识别的业务场景入手,分析传统目标检测与识别算法中的缺点,对比深度学习相关算法的优点,经研究分析与实验得出上下文信息对交通信号灯检测与识别的重要辅助价值。
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