[2018][***]Deep detection network for real-life traffic sign in vehicular networks[***]Traffic signal detection and classification in street views using an attention model

1. 인용 논문 
Traffic-sign detection and classification in the wild 
Zhe Zhu, Dun Liang, Songhai Zhang, Xiaolei Huang, Baoli Li, Shimin Hu;  
The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 2110-2118 

2. 인용 부분

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We evaluated our method on the Tsinghua–Tencent 100K test dataset. It achieved 87.0% mAP at a
Jaccard similarity coefficient of 0.5 and the average recall and precision at highest F1 score were 83.4%
and 91.7% respectively. The performance is close to the state-of-the-art method due to Zhu et al. [5], which
has an mAP of 87.5%, an average recall of 86.0%, and an accuracy of 88.3%.

 

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