目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的交通标志小目标检测与识别研究（续）

目录

3.3 数据集均衡化处理 

3.3.2数据集增强 

3.3.3改进数据增强 

3.3.4数据集标注 

交通标志小目标检测方法改进 

4.1 改进多尺度预测 

4.2 增强感受野 

4.2.1 SPP模块增强感受野 

4.2.2 ASPP模块增强感受野 

4.3 改进特征融合策略 

4.4 锚点框尺寸优化 

4.4.1 K-means聚类算法 

4.4.2 K-means++聚类锚点框 

4.5 网络轻量化 

 4.5.1 MobileNet轻量化网络 

4.5.2轻量化网络替换 

实验设计与结果分析 

5.1 实验环境及平台搭建  

5.2 目标检测效果评价标准 

5.2.1精准率，召回率及平均精度均值 

5.2.2 交并比和每秒检测帧数

5.3 目标检测网络训练实验 

 5.3.2 训练实验过程 

5.4 实验结果及分析 

 5.4.1 数据集均衡化有效性验证分析 

5.4.2 网络改进有效性验证分析 

5.4.3 轻量化有效性验证分析 

知识拓展

基于YOLOv8的交通标志小目标检测与识别

一、环境配置与数据准备

二、改进YOLOv8模型定义

三、小目标检测优化策略

四、模型训练与验证

五、关键改进点解析

六、性能评估与可视化

七、典型运行结果

八、扩展应用

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于深度学习的交通标志小目标检测与识别研究

3.3 数据集均衡化处理 

TT-100K数据集虽然规模较大、数据质量较高及所含种类也较多，但并非完 美，正因其分类种类多达221种，导致数据集中各种类的出现频率