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基于改进YOLOv5的交通标志检测与识别
目录
基于改进YOLOv5的交通标志检测与识别（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
二、相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2卷积神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3YOLO系列算法发展综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3.1YOLOv1v4的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.3.2YOLOv5的特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
三、改进YOLOv5算法的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2算法模型改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.1网络架构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2.2数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.2.3损失函数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
四、实验设置与评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.2数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.3评估指标定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.3.1准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3.2召回率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.1不同模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.2改进前后效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.3实际应用场景测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
6.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
6.2存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.3未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
基于改进YOLOv5的交通标志检测与识别（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.3研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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