《表2 T-YOLO参数配置》

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《一种基于深度学习的交通标志识别新算法》

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本文实验硬件配置如表1所示，并在上面搭配所需的软件环境Ubuntu16.04、CUDA10.1、Cudnn7.5、Opencv3.4.3，同时根据数据集的特点，一并参考YOLOv2的参数配置。T-YOLO算法的参数配置见表2，在1～30 000次迭代设置学习率大小0.001，然后随着迭代次数的累计，依次调整学习率，直到损失率保持稳定。