基于改进RT-DETR的有遮挡交通标志检测算法

摘要

针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题，尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下，传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先，考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏，自建一个遮挡条件下的交通标志数据集.然后，在反向残差移动块中引入膨胀重参数块，构建了一个轻量级的复合膨胀残差块来替换原始主干提取网络中的BasicBlock，增强了模型的特征提取能力.最后，对RT-DETR模型的损失函数进行了优化，提出了DS-IoU联合损失函数加快收模型敛速度.实验结果表明，改进后的算法在自制数据集上的m AP为94.2%，相比于原始算法增加量为4.7%，在公开数据集TT100K和CCTSDB2021的m AP分别为92.8%和91.7%，相比于原始算法增加量分别为3.1%和2.4%,Params和GFLOPs相比于原始的算法分别降低了26.0%和12.5%.本文提出的改进方法极大地减少了计算量和参数数量，有效提升了遮挡情况下的交通标志的检测精度.

关键词

交通标志检测 / RT-DETR / 遮挡数据集 / 轻量化 / 联合损失函数