关于采用DETR的自动驾驶车辆交通标志识别系统的探讨

简介：
本研究探讨了基于DETR（Detection Transformer）模型在自动驾驶领域中的应用，重点关注其对于各种复杂场景下交通标志的检测与识别能力。通过实验对比分析，展示DETR架构如何有效提升系统性能和鲁棒性，为未来智能驾驶提供新的技术路径。 为了提高交通标志的检测精度，在图像处理阶段采用局部增强技术来提升交通标志牌所在区域的对比度、饱和度等视觉特征，使其与背景形成更明显的区分效果；同时优化感兴趣区（Region of Interest, ROI），为后续识别环节打下良好基础。在机器视觉的目标检测任务中引入注意力机制（Attention）以突出关键信息并过滤掉不必要的干扰因素，从而提高预测准确性。本段落采用端到端目标检测算法Detection Transformer (DETR) 来执行交通标志的识别工作，该方法的优势在于可以省略非极大值抑制(NMS) 的后处理步骤，在保证性能的前提下减少了计算资源消耗。 为了进一步优化模型效率和速度，我们用基于深度可分离卷积构建的MobileNetv2网络替换DETR中的主干特征提取部分。同时结合通道剪枝与层剪枝技术来压缩模型体积，从而提高算法在实时环境下的推理能力。