基于CGS-Ghost YOLO的交通標(biāo)志檢測研究

摘要： 在交通標(biāo)志檢測任務(wù)中，YOLOv5檢測算法在復(fù)雜的環(huán)境和路況下存在漏檢、錯檢及模型參數(shù)量過大等問題。為此，提出一種改進(jìn)的CGS-Ghost YOLO檢測模型。YOLOv5在圖片輸入后使用Focus模塊進(jìn)行下采樣，增加較多參數(shù)，CGS-Ghost YOLO模型使用StemBlock模塊替換Focus模塊進(jìn)行采樣，能夠在維持精度的同時減少參數(shù)，并通過引入坐標(biāo)注意力機制，強化特征中的...