Road traffic sign recognition algorithm based on improved YOLOv4

类别	名称	型号和参数
硬件	中央处理器	Intel（R）Core（TM） Xeon E5-2640
	内存	128GB
	图像处理器	NVIDIA Titan X（12G）
软件	操作系统	Ubuntu 18.04
	深度学习框架	Pytorch-cuda 1.7.0
	开发语言	Python 3.8.0
	环境管理	Anaconda 3.6.5

Table 2. Anchor size generated by K-means++ algorithm
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Table 2. Anchor size generated by K-means++ algorithm
Feature map Receptive field Anchor box
19×19 Large
（74，80）
（94，100）
（140，146）
38×38 Medium
（37，40）
（46，52）
（58，63）
76×76 Small
（14，18）
（22，24）
（28，32）

Table 3. Performance comparison of different methods on TT100K dataset

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Table 3. Performance comparison of different methods on TT100K dataset

Methods	Small			Medium			Large			Overall
Methods	P	R	F	P	R	F	P	R	F	P	R	F
Zhu et al.^［32］	81.7	87.4	84.5	90.8	93.6	92.2	90.6	87.7	89.1	87.7	89.6	88.6
Faster R-CNN^［33］	25.2	58.2	35.2	63.8	83.7	72.4	80.7	91.2	85.6	56.7	77.6	65.5
YOLOv4^［20］	83.0	87.5	85.2	91.3	95.2	93.2	90.6	88.2	89.4	88.3	90.3	89.3
FAMN^［34］	88.4	90.1	89.2	94.2	97.2	95.7	92.8	96.1	94.4	91.8	94.3	93.0
DR-CNN^［35］	83.1	89.3	86.1	91.7	94.8	93.2	92.4	89.6	91.0	89.0	91.2	90.1
Noh et al.^［36］	84.8	92.6	88.5	94.2	97.5	95.8	93.3	97.5	95.4	90.6	95.7	93.1
Wang et al.^［37］	87.3	89.4	88.3	92.5	96.4	94.4	92.8	90.5	91.6	90.8	92.3	91.5
TsingNet^［15］	89.0	90.6	89.8	95.2	95.6	95.4	96.2	92.8	94.5	93.4	92.9	93.1
Ours	89.4	92.3	90.8	95.5	96.8	96.1	96.4	97.4	96.9	93.7	94.5	94.1

Table 4. Ablation experiment data
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Table 4. Ablation experiment data
Methods ADSA FAPC $P_{s}$ $P_{m}$ $P_{l}$ $P_{a l l}$ FPS
YOLOv4 baseline - - 83.0 91.3 90.6 88.3 41.36
$\sqrt$ - 87.3 92.7 93.4 91.2 37.74
- $\sqrt$ 86.6 93.8 94.5 91.6 38.32
Ours $\sqrt$ $\sqrt$ 89.4 95.5 96.4 93.7 33.17

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Daxiang LI, Zhongheng SU, Ying LIU. Road traffic sign recognition algorithm based on improved YOLOv4[J]. Optics and Precision Engineering, 2023, 31(9): 1366

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