研究目的
为了探究卷积神经网络（CNN）模型如何用于交通标志的检测与识别，重点研究不同CNN模型（包括快速分支CNN模型）的效率与准确性。
研究成果
卷积神经网络（CNN）是交通标志分类与检测的有效模型。快速分支CNN模型通过挑战传统假设，提出了一种更具选择性和时效性的方法。未来研究应聚焦于消除隐性假设，从而通过卷积神经网络实现交通标志识别的最优效果。
研究不足
该论文指出，许多模型未能提供分类速度，而这对实时应用至关重要?？焖俜种NN模型虽然高效，但在所评估的模型中并非最精确的。
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[2018年IEEE国际电子/信息技术会议(EIT) - 美国密歇根州罗切斯特市(2018年5月3日-5月5日)] 2018年IEEE国际电子/信息技术会议(EIT) - 基于卷积神经网络的交通标志识别系统综述
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DOI：10.1109/EIT.2018.8500182
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文简要探讨了卷积神经网络（CNN）模型在交通标志识别（TSR）系统中的应用。传统上，TSR系统采用不同技术来检测和分类视觉数据。CNN曾被单独用于特征提取与分类器训练，也曾同时用于检测和分类任务。其中表现成功的是快速分支CNN模型，该模型通过模拟生物机制提升效率。尽管它并非本文所述模型中最精确的，但在时效敏感条件下展现的效率因其潜在应用价值值得深入探究?？焖俜种NN模型挑战了既有模型的假设，唯有新模型继续突破这一局限，该技术才能实现进一步发展。
作者：
Syed Hussain，Munther Abualkibash，Samir Tout
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