一种基于YOLOv4-tiny的交通标志识别方法

本发明公开了一种基于YOLO v4‑tiny的交通标志识别方法，首先采集交通标志数据集，然后对初始样本交通标志数据集进行数据增强操作，并划分成训练集、验证集、测试集；针对训练集中的真实目标框以交并比为指标聚类出6个不同大小的先验框尺寸，在YOLO v4‑tiny框架中嵌入通道注意力机制和空间注意力机制，得到YOLO v4‑tiny‑CBAM网络模型；通过训练集训练网络模型并通过验证集进行验证，最后通过测试集测试网络模型的性能。本发明方法在YOLO v4‑tiny轻量型网络中引入了通道注意力和空间注意力机制，泛化能力更强、识别精度更高。

《一种基于YOLOv4-tiny的交通标志识别方法》是一发明专利，专利号为 2020115102588，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为韩丽;姚英彪;杜晨杰;徐欣;冯维，申请日期为2020-12-18，公开（公告）日期为2024-09-27，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/58 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像处理交通标志识别方法智能视觉系统交通标志检测算法AI智能车辆系统基于卷积神经网络目标检测算法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于YOLO v4‑tiny的交通标志识别方法，首先采集交通标志数据集，然后对初始样本交通标志数据集进行数据增强操作，并划分成训练集、验证集、测试集；针对训练集中的真实目标框以交并比为指标聚类出6个不同大小的先验框尺寸，在YOLO v4‑tiny框架中嵌入通道注意力机制和空间注意力机制，得到YOLO v4‑tiny‑CBAM网络模型；通过训练集训练网络模型并通过验证集进行验证，最后通过测试集测试网络模型的性能。本发明方法在YOLO v4‑tiny轻量型网络中引入了通道注意力和空间注意力机制，泛化能力更强、识别精度更高。

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