Accurate Traffic Sign Detection (TSD) can help intelligent systems make better decisions according to the traffic regulations. TSD, regarded as a typical small object detection problem in some way, is fundamental in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and self-driving. However, although deep neural networks have achieved human even superhuman performance on several tasks, due to their own limitations, small object detection is still an open question. In this paper, we proposed a brain-inspired network, named as KB-RANN, to handle this problem. Attention mechanism is an essential function of our brain, we used a novel recurrent attentive neural network to improve the detection accuracy in a fine-grained manner. Further, we combined domain specific knowledge and intuitive knowledge to improve the efficiency. Experimental result shows that our methods achieved better performance than several popular methods widely used in object detection. More significantly, we transplanted our method on our designed embedded system and deployed on our self-driving car successfully.


翻译:准确的交通信号检测(TSD)可以帮助智能系统根据交通条例做出更好的决定。TSD被视为典型的小型物体检测问题,在某种意义上是典型的小型物体检测问题,在高级驾驶协助系统(ADAS)和自我驾驶中具有根本意义。然而,尽管深神经网络由于其自身的局限性,在一些任务上已经达到人甚至超人性的表现,但小型物体检测仍然是一个尚未解决的问题。在这份文件中,我们提议了一个名为KB-RANN的大脑激励网络来处理这一问题。注意机制是我们大脑的一个基本功能,我们使用一个新型的经常注意的神经网络来改进检测精细的准确性。此外,我们结合了特定领域的知识和直观知识来提高效率。实验结果表明,我们的方法比在物体检测中广泛使用的几种流行方法取得了更好的效果。更重要的是,我们将我们的方法移植到我们设计的嵌入系统上,并成功地安装在自驾驶的汽车上。

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