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CCSPNet-Joint: 极端条件下交通违章检测的高效联合训练方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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%。
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关键要点
- 提出了一种基于Transformer和CNN的高效特征提取模块CCSPNet。
- CCSPNet有效利用上下文信息，提高推理速度和特征增强能力。
- 与图像去噪和目标检测任务建立了相关性。
- 提出了联合训练模型CCSPNet-Joint，以提高数据效率和泛化能力。
- 通过创建CCTSDB-AUG数据集验证了该方法的有效性。
- 在极端条件下的交通标志检测方面，CCSPNet取得了最先进的性能。
- CCSPNet-Joint在精度上提升了5.32%，在[email protected]上提升了18.09%。
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