近年来，交通标志中文字和符号的识别取得了显著进展。然而，识别单个组件只是理解交通标志的第一步。文章介绍了一种新的交通标志理解任务，该任务旨在利用交通标志的组件以及它们之间的关系生成交通标志的语义描述。这项任务对于下游应用的开发至关重要，例如自动驾驶、定位辅助和地图校正。

在这篇论文中，我们提出了“CASIA-Tencent Chinese Traffic Sign Understanding Dataset” (CTSU Dataset) 为这一领域提供研究和评估支持。我们提出了一个统一的交通标志理解框架，该框架结合了组件检测、关系推理以及标志分类，最后利用上述结果生成语义描述。

论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475362

数据集地址：http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/CASIA-Tencent%20CTSU/index.html

 

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