摘要：交通标志检测是自动驾驶系统的一项重要功能,当前先进的交通标志检测器大多采用Anchor-Based网络模型,根据锚框遍历所有潜在的目标位置。为了减少锚框带来的计算开销和过多的超参数设置,提出了一种基于编码-解码结构的Anchor-Free交通标志检测算法。为了增加解码模块的特征表征能力,在解码模块中引入残差增强分支。为了高效地提取和利用多尺度特征,设计了特征融合子网络,提升对多尺度目标的检测能力,并使用Ghost轻量化模块提取多尺度特征图,不显著引进运算量。在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行验证,所提算法实现了92.5%的召回率和90.3%的准确率,模型的参数量和模型大小分别为1.61×10^(7)和64.4 Mbit。实验结果表明,与主流目标检测算法相比,所提算法的检测精度较高,计算开销较低,在综合性能上具有优越性。