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在車載邊緣計算單元中，由于其硬件設備的資源受限，開發(fā)適用于車載邊緣計算的輕量級、高效的交通標識檢測模型變得越來越迫切。文中提出了一種基于 Tiny YOLO改進的輕量級交通標識檢測模型，稱為L-YOLO。首先，ⅠYOLO使用部分殘差連接來増強輕量級網(wǎng)絡的學習能力;其次，為了降低交通標識的誤檢和漏檢，L-YO○使用髙斯損失函數(shù)作為邊界框的定位損失。在TADl6K交通標識檢測數(shù)據(jù)集上，L-YOLO的參數(shù)量為18.8M，計算量為8.211 Flops，檢測速度為83.3FPS，同時mAP達到86%。實驗結果顯示，該算法在保證實時性的同時，還提高了檢測精度。
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