"基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法"
本文主要介绍基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法，旨在解决小目标物体检测的问题。该算法基于PVANet卷积神经网络结构，通过改进浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层，提高小目标物体检测的能力。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于计算机视觉领域，包括图像分类、目标检测、图像分割等领域。卷积神经网络的优点是可以自动学习图像特征，从而检测到更多类别的物体。
小目标检测是计算机视觉研究领域的基本内容之一，它是指计算机根据视频或图像信息对目标物体的类别和位置的检测。小目标检测的难点在于小目标物体的尺寸较小，特征不明显，检测难度较高。
为解决小目标检测的问题，该算法对PVANet卷积神经网络结构进行了改进，包括浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层。浅层特征提取层用于提取图像的低级特征，如边缘、线条等；深层特征提取层用于提取图像的高级特征，如形状、颜色等；HyperNet层用于融合浅层和深层特征，提高小目标物体检测的能力。
实验结果表明，该算法可以实现高准确率的交通标志检测。该算法可以应用于交通标志检测、自动驾驶、机器人视觉等领域，具有广泛的应用前景。
知识点：
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种深度学习算法，广泛应用于计算机视觉领域。
2. 小目标检测：计算机视觉研究领域的基本内容之一，是指计算机根据视频或图像信息对目标物体的类别和位置的检测。
3. PVANet：一种卷积神经网络结构，用于小目标物体检测。
4. 浅层特征提取层：用于提取图像的低级特征，如边缘、线条等。
5. 深层特征提取层：用于提取图像的高级特征，如形状、颜色等。
6. HyperNet层：用于融合浅层和深层特征，提高小目标物体检测的能力。
7. 交通标志检测：应用于交通标志检测、自动驾驶、机器人视觉等领域。
8. 计算机视觉：研究计算机如何从图像或视频中提取信息的学科领域。
