改进YOLOv8算法的交通标志小目标检测OA北大核心CSTPCD
Traffic sign small target detection based on improved YOLOv8 algorithm
针对传统网络模型在交通标志检测方面存在的小目标识别不准确的问题,提出一种改进的Ghost-YOLOv8交通标志检测模型.首先,使用GhostConv代替了全部Conv,并设计全新的GhostC2f模块来替代全部的C2f,使模型轻量化;其次,将上采样算法替换为CARAFE,以更好地保留图像的细节信息;然后,在Neck部分引入了GAM注意力机制模块,以增强特征中的语义信息和位置信息;最后,为了解决检测小目标时尺度不一致导致的语义信息丢失问题,添加了小…查看全部>>
In allusion to the problem of inaccurate small target recognition in traditional network models for traffic sign detection,an improved Ghost-YOLOv8 traffic sign detection model is proposed.GhostConv is used to replace all Conv,and a novel GhostC2f module is used to replace all C2f,so as to make the model lightweight.The upsampling method is substituted with CARAFE to better retain the intricate details in the image.The GAM attention mechanism module is intro…查看全部>>
赵会鹏;曹景胜;潘迪敬;李刚
辽宁工业大学 汽车与交通工程学院,辽宁 锦州 121011辽宁工业大学 汽车与交通工程学院,辽宁 锦州 121011辽宁工业大学 汽车与交通工程学院,辽宁 锦州 121011辽宁工业大学 汽车与交通工程学院,辽宁 锦州 121011
电子信息工程
YOLOv8交通标志小目标检测GhostNetCARAFEGhostC2fGAM注意力机制
YOLOv8traffic signsmall target detectionGhostNetCARAFEGhostC2fGAM attention mechanism
《现代电子技术》 2024 (20)
141-147,7
国家自然科学基金项目(51675257)国家自然科学基金青年基金项目(51305190)辽宁省教育厅基本科研项目(面上项目)(LJKMZ20220976)辽宁省自然科学基金指导计划项目(20180550020)
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