La reconnaissance des panneaux de signalisation vise à garantir la sécurité de la conduite autonome. Inspiré par YOLOv5, cette étude propose un nouveau modèle afin de résoudre le problème d’équilibre insuffisant entre précision et efficacité des algorithmes existants dans la reconnaissance des panneaux de signalisation. Premièrement, le réseau léger MobileNetV3 est introduit pour l’extraction de caractéristiques, permettant ainsi de réduire significativement le nombre de paramètres. Deuxièmement, un module d’attention est intégré pour renforcer les caractéristiques canal, compensant ainsi la baisse de précision due à la simplification du modèle. Les expérimentations montrent que la valeur mAP obtenue par notre modèle sur le jeu de données chinois de panneaux de signalisation atteint 93,6 %, un niveau comparable à celui de YOLOv5, tout en réduisant le nombre de paramètres à moins d’un quart de celui de YOLOv5.