《表3 四种算法整体检测性能对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于YOLO v3算法改进的交通标志识别算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

将IYOLO算法与YOLO v3、SSD300、Faster R-CNN三种典型的多尺度目标检测算法对每个类别的AP值进行对比，结果如表2所示。同时，四种算法的检测精度、检测速度和模型大小整体性能对比结果如表3所示。对表2和表3数据进行分析可知，IYOLO算法mAP能达到89%，相较于YOLO v3[15]、SSD300[10]、Faster R-CNN[8]算法分别提升了6.6个百分点、25.29个百分点、2.1个百分点，且它在每个类别上的检测效果均优于YOLO v3、SSD300两种算法。从检测速度上看，IYOLO算法远远优于Faster R-CNN算法，且相较于YOLO v3算法FPS提升了60%，但与SSD300算法之间还有一定的差距。而在模型大小方面，IYOLO算法仅有原始YOLO v3算法模型大小的1/5左右，其参数量亦远小于SSD300和Faster R-CNN，得到极大的压缩。