TraCon：一种用于基于深度学习的实时交通锥检测的新数据集
计算机视觉与模式识别
2022-05-25 v1
摘要
道路场景目标检测领域已取得实质性进展。然而，其主要关注车辆与行人。为此，我们研究交通锥检测这一对道路施工与养护至关重要的目标类别。本文中，采用 YOLOv5 算法，以寻找一种高效快速检测交通锥的解决方案。YOLOv5 可实现高达 91.31% IoU 得分的高检测精度。所提方法已应用于从多种来源收集的 RGB 道路施工图像数据集。
引用
@article{arxiv.2205.11830,
title = {TraCon: A novel dataset for real-time traffic cones detection using deep learning},
author = {Iason Katsamenis and Eleni Eirini Karolou and Agapi Davradou and Eftychios Protopapadakis and Anastasios Doulamis and Nikolaos Doulamis and Dimitris Kalogeras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11830},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 5 figures