本发明涉及一种基于多尺度信息和残差网络的小目标交通标志检测方法，包括下列步骤：准备包含不同种类交通标志的数据集；网络搭建，包括特征提取网络、区域生成网络、兴趣区域池化层和全连接层；训练所搭建的网络，得到网络模型：使用gradual warmup的方法优化学习率，在训练的过程中，学习率从0开始逐渐增大到设置值；在训练过程中，每次迭代，将随机选取的训练集图片输入所搭建的网络，得到图片中交通标志的类别预测值和边界框预测值，计算预测值和json文件中真实值的误差得到损失函数，采用随机梯度下降SGD更新网络参数，不断重复此过程直至误差不再减小，从而得到用于检测小目标交通标志的网络模型。
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来源：北方有色网
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