【摘 要】
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为了解决传统标量卷积网络识别交通标志时容易丢失位置、姿态信息的问题,提出一种基于改进Caps Net的交通标志分类模型。Caps Net由胶囊(capsule)组成,通过动态路由算法对目
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91836301,61561014);“认知无线电与信息处理”教育部重点实验室主任基金项目(CRKH80102);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2018YJCX29);大学研究生教育创新计划资助项目(2018YJCX29)
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为了解决传统标量卷积网络识别交通标志时容易丢失位置、姿态信息的问题,提出一种基于改进Caps Net的交通标志分类模型。Caps Net由胶囊(capsule)组成,通过动态路由算法对目标实体的特性(颜色、位置、姿态)进行表达和传递,充分保留了图像的空间特征。分析了交通标志特征,并基于德国交通标志数据集GTSRB,与传统卷积神经网络(CNN)识别效果进行了对比。实验表明,基于改进Caps Net的交通标志分类模型识别率高达98.73%且收敛速度更快。
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