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Sedg-Yolov5: un modelo ligero de detección de señales de tráfico basado en destilación de conocimiento

Autores: Zhao, Liang; Wei, Zhengjie; Li, Yanting; Jin, Junwei; Li, Xuan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Sedg-Yolov5: un modelo ligero de detección de señales de tráfico basado en destilación de conocimiento


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Detección de señales de tráfico
Complejidad computacional
Dispositivos de borde
Vehículos autónomos
Destilación de conocimiento
Extracción de características liviana

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 44

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La mayoría de los modelos existentes de detección de señales de tráfico sufren de una alta complejidad computacional y un rendimiento superior, pero no pueden ser implementados en dispositivos de borde con capacidad computacional limitada, lo que no satisface las necesidades directas de los vehículos autónomos en cuanto al rendimiento y eficiencia del modelo de detección.

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