論文の概要: MFL-YOLO: An Object Detection Model for Damaged Traffic Signs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06750v1
- Date: Wed, 13 Sep 2023 06:46:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-14 15:11:48.362011
- Title: MFL-YOLO: An Object Detection Model for Damaged Traffic Signs
- Title（参考訳）: MFL-YOLO:損傷した交通信号の物体検出モデル
- Authors: Tengyang Chen and Jiangtao Ren
- Abstract要約: 我々は、MFL-YOLO(Mutual Feature Levels Loss enhanced YOLO)という、YOLOv5sに基づく改善されたオブジェクト検出手法を提案する。
YOLOv5sと比較して、MFL-YOLOはF1スコアとmAPの4.3と5.1を改善し、FLOPsを8.9%削減しました。
Grad-CAM熱マップの可視化は、我々のモデルが損傷した交通標識の局所的な詳細に集中できることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32634122554914
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic signs are important facilities to ensure traffic safety and smooth
flow, but may be damaged due to many reasons, which poses a great safety
hazard. Therefore, it is important to study a method to detect damaged traffic
signs. Existing object detection techniques for damaged traffic signs are still
absent. Since damaged traffic signs are closer in appearance to normal ones, it
is difficult to capture the detailed local damage features of damaged traffic
signs using traditional object detection methods. In this paper, we propose an
improved object detection method based on YOLOv5s, namely MFL-YOLO (Mutual
Feature Levels Loss enhanced YOLO). We designed a simple cross-level loss
function so that each level of the model has its own role, which is beneficial
for the model to be able to learn more diverse features and improve the fine
granularity. The method can be applied as a plug-and-play module and it does
not increase the structural complexity or the computational complexity while
improving the accuracy. We also replaced the traditional convolution and CSP
with the GSConv and VoVGSCSP in the neck of YOLOv5s to reduce the scale and
computational complexity. Compared with YOLOv5s, our MFL-YOLO improves 4.3 and
5.1 in F1 scores and mAP, while reducing the FLOPs by 8.9%. The Grad-CAM heat
map visualization shows that our model can better focus on the local details of
the damaged traffic signs. In addition, we also conducted experiments on
CCTSDB2021 and TT100K to further validate the generalization of our model.
- Abstract（参考訳）: 交通標識は交通安全と円滑な流れを確保するために重要な施設であるが、多くの理由で損傷し、大きな安全上の危険をもたらす可能性がある。
したがって、損傷した交通標識を検出する方法の研究が重要である。
損傷した交通標識に対する既存の物体検出技術はいまだ欠落している。
損傷した交通標識は通常の標識に近く見えるため、従来の物体検出手法で損傷した交通標識の詳細な局所的損傷の特徴を捉えることは困難である。
本稿では,MFL-YOLO(Mutual Feature Levels Loss enhanced YOLO)という,YOLOv5sに基づくオブジェクト検出手法を提案する。
私たちは、モデルの各レベルが独自の役割を持つように、単純なクロスレベル損失関数を設計しました。
この方法はプラグアンドプレイモジュールとして適用でき、精度を向上しながら構造的複雑さや計算複雑性を増大させることはない。
また,従来の畳み込みとCSPを GSConv と VoVGSCSP を YOLOv5s の首に置き換えて,スケールと計算の複雑さを低減した。
YOLOv5sと比較して、MFL-YOLOはF1スコアとmAPの4.3と5.1を改善し、FLOPsを8.9%削減しました。
Grad-CAM熱マップの可視化は、我々のモデルが損傷した交通標識の局所的な詳細に集中できることを示している。
さらに,CCTSDB2021とTT100Kについても実験を行い,モデルの一般化のさらなる検証を行った。
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