【论文笔记】基于改进级联卷积神经网络的交通标志识别

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该研究针对交通标志检测，结合FPN模块优化级联卷积神经网络，将深层特征信息融入浅层，提升特征融合效果。通过引入GIoU作为评价指标，改善了目标检测的定位精度，实验结果在GTSDB数据集上的mAP达到98.8%。此外，论文还对比了不同目标检测模型如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。

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基于改进级联卷积神经网络的交通标志识别

摘要：首先，针对交通标志这类小目标特殊任务，将FPN模块的深层特征信息融合进浅层特征层。其次，改进了目标检测任务中的评价指标IoU，引入了目标检测任务的直接评价指标GIoU指导定位任务，提高了检测精度。GTSDB的mAP达98.8%。

存疑：
0.~~改进级联它是咋级联的？~~ （图二给出答案）
1.将FPN模块的深层特征信息融合进浅层特征层（~~FPN是啥？~~ ***（图三给出答案）***~~Faster-RCNN那个？~~ （不对，那是RPN）~~深层特征信息融合进浅层特征层这又是啥？~~ （大致是将顶层特征信息和底层特征信息融合））
2.~~GIoU为啥能提高检测精度？~~ （IOU有问题，GIOU列了一大堆算式，说明他很顶）

图一：Faster-RCNN结构示意图
在这里插入图片描述
图二：级联RCNN示意图

图三：FPN网络示意结构图
图三这里存疑，不是很明白他是什么意思，下面两幅图是他作出的解释。看来需要去了解下图特征图像金字塔先。

论文中觉得，IOU作为定位回归的损失函数，存在以下问题，且其作为评价指标不是很合适，于是提出了GIOU，是将其作为代价函数以提高模型的定位能力。其实就相当于自己设置了一个Loss，给出了这个loss是怎么计算的，也给出了结果表明这个loss更好。
在这里插入图片描述

论文中值得学习的地方：前言部分到时候要这样写，简洁明了，然后对应的论文也要查来看看，单阶段：YOLOv3，SSD,Retinnnet，双阶段：RCNN，RFCN，Faster-RCNN，Cascade-RCNN。