摘要
本发明公开了一种基于改进Tiny‑YOLOv4的交通标志检测方法,包括以下步骤:S1、获取交通标志检测的图像训练集和图像验证集;S2、改进Tiny‑YOLOv4目标检测网络结构,包括:改进特征金字塔网络:改用尺度更大的预测特征层,并对其进行多尺度特征融合;改进主干特征提取网络:引入跨阶段局部网络和空间金字塔池化,将主干特征提取网络的最后一层卷积层的卷积核大小由3×3大小改为1×1大小;S3、使用聚类算法对图像训练集和图像验证集进行聚类分析,得到适合的anchor框尺寸;S4、训练;S5、利用训练后的改进Tiny‑YOLOv4进行交通标志检测。相比较现有的交通标志检测算法,本发明可以在保证检测速度快和模型内存容量低的前提下提高检测精度,能够满足实际应用的需求。