Abstract Att upptäcka små föremål är en utmanande uppgift. Vi fokuserar på ett specialfall: detektering och klassificering av trafiksignaler i gatuvyer. Vi presenterar ett nytt ramverk som använder en visuell uppmärksamhet modell för att göra detektion mer effektivt, utan förlust av noggrannhet, och som generaliserar. Uppmärksamhetsmodellen är utformad för att generera en liten uppsättning kandidatregioner i lämplig skala så att små mål kan bättre lokaliseras och klassificeras. För att utvärdera vår metod i samband med trafiksignaldetektering har vi byggt ett trafikljusriktmärke med över 15 000 trafikljusfall, baserat på Tencent street view panoraman. Vi har testat vår metod både på det dataset vi har byggt och Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) trafikmärkesriktmärke. Experiment visar att vår metod har överlägsen detektionsprestanda och är snabbare än den allmänna snabbare RCNN-ramen för objektdetektering på båda dataseten. Det är konkurrenskraftigt med toppmoderna trafikskyltar på TT100K, men är en storleksordning snabbare. För att visa allmängiltighet testade vi det på LISA-datasetet utan inställning, och fick en genomsnittlig precision på mer än 90%.
Lu m.fl. I REF presenteras visuell uppmärksamhetsmodellbaserad trafiksignalidentifiering och kategorisering.
Traffic signal detection and classification in street views using an attention model
{'venue': 'Computational Visual Media', 'journal': 'Computational Visual Media', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}