改進FCOS算法正樣本選擇的交通標志檢測

摘要： 針對交通標志獨特的形狀特點，提出一種改進的anchor-free卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測算法FCOS (fully convolutional one-stage object detection)。由于原算法在訓練過程中直接將真實框內(nèi)的位置點標記為正，會產(chǎn)生大量標簽噪聲，在FCOS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上融合交通標志的形狀特征，減少沒有辯證能力的噪聲標簽，設(shè)計新的正樣本選擇策略。實驗結(jié)果表明...