基于改进YOLOv8的交通标志识别算法OA

针对交通标志识别算法计算量较大、结构复杂及部署应用时对硬件性能要求较高的问题,文章提出了基于YOLOv8n算法改进的YOLOv8-MixGhost交通标志识别轻量化算法,该算法针对YOLOv8算法中的特征提取模块C2f和解耦头计算量较大的问题,提出了轻量化的特征提取模块MixGhost和轻量化的识别头SEG_Head.在TT100K数据集上进行实验,YOLOv8-MixGhost算法在平均识别精度较YOLOv8n分别提高了0.8%,但计算量是YOLOv8n的82.7%,参数量和模型大小分别较YOLOv8n降低了0.54 M和1.1 M.