《表1 主干网络参数配置：基于U-Net定位优化的交通标志识别网络》

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《基于U-Net定位优化的交通标志识别网络》

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主干网络是深度检测网络的一个重要组成部分，通常用来提取图像的多尺度特征。CAI Z等[10-12]研究了下采样率和网络深度对检测网络性能的影响。这些影响对小尺寸目标是显著的，即采样率更大且深度更浅的网络对小尺寸目标检测起积极作用。根据这些因素对检测效果的影响，设计一个基于Darknet-53的主干网络，网络结构如图2所示。该网络的卷积层由52层减少至48层，详细配置参数如表1所示。主干网络的输出端尺度由原（13×13）（26×26）（52×52）改进为（26×26）（52×52）（104×104）。考虑到网络顶层会预测更多的目标几何特征，对尺度为（13×13）的特征图连续上采样，产生尺度为（26×26）（52×52）（104×104）的特征图，然后在特征融合网络中将生成的特征图与之前对应尺度的特征图融合。由于网络底层能产生更好的语义信息，因此，对尺度为（208×208）的特征图池化下采样，以便与其他尺度特征融合。