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
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
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.
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.