csust7zhangjm
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1 year ago 普通算法在CCTSDB 2017上已经能够取得很高的的检测性能了，急需难度更大的数据集来区分算法的性能，这就是建立CCTSDB 2021的初衷，建立了难度较大的专用测试集。
首先，上面这个同学的疑问主要在于我们新增的那些在恶劣天气下的图片，这些图片可能画质确实不太好。 其次，这些图片对于模型的训练并没有影响，而且通过我们自己的模型测试，也完全能够验证数据集的有效性，那位同学模型训练效果不好应该需要再加以改进。 另外，我们通过对恶劣性天气下检测的研究，那些图片本就画质不会太清晰，而这也正是我们新版CCTSDB 2021数据集的特点，能够更好测试模型的鲁棒性。
建议参考以下论文：
[1] CCTSDB 2021: A more comprehensive traffic sign detection benchmark. Human-centric Computing and Information Sciences, 2022, vol. 12, Article number: 23. DOI: 10.22967/HCIS.2022.12.023.
[2] ReYOLO: A traffic sign detector based on network reparameterization and features adaptive weighting. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 2022, vol. 14, no. 4, pp. 317-334. DOI: 10.3233/AIS-220038.
[3] Real-time traffic sign detection based on multiscale attention and spatial information aggregator, Journal of Real-Time Image Processing, 2022, vol. 19, no. 6, pp. 1155–1167. DOI: 10.1007/s11554-022-01252-w.
图片清晰度太低，相较于17年的那个版本怎么所有图片都压缩了画质，导致抽帧的那些图片很模糊，而这些图片占了一万多张，比较影响训练