tt100k数据集介绍

问题描述

精选答案

PVANet（performance vs accuracy network）卷积神经网络用于小目标检测的检测能力较弱。

针对这一瓶颈问题， 采用对PVANet网络的浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层（多层特征信息融合层）进行改进的措施， 提出了一种适用于小目标物体检测的改进PVANet卷积神经网络模型， 并在TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）数据集上进行了交通标志检测算法验证实验。

结果表明， 所构建的卷积神经网络具有优秀的小目标物体检测能力， 相应的交通标志检测算法可以实现较高的准确率。