CCSPNet-Joint: 极端条件下交通违章检测的高效联合训练方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于 Transformer 和 CNN 的高效特征提取模块 CCSPNet，它有效地利用上下文信息，实现更快的推理速度并提供更强的特征增强能力，与图像去噪和目标检测任务建立了相关性，并提出了联合训练模型 CCSPNet-Joint 来提高数据效率和泛化能力。通过创建 CCTSDB-AUG 数据集验证了这种方法，在极端条件下的交通标志检测方面，CCSPNet...
该文介绍了一种基于Transformer和CNN的高效特征提取模块CCSPNet，能够有效利用上下文信息，提高推理速度和特征增强能力。作者还提出了联合训练模型CCSPNet-Joint，以提高数据效率和泛化能力。实验结果表明，CCSPNet-Joint在交通标志检测方面的精度提升了5.32%，在[email protected]上提升了18.09%。
