基于YOLOv8的车辆小目标识别技术研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要： 针对道路周围拍摄图像中，远端目标比较小、检测难的问题，以YOLOv8为基础，提出了一种改进的小目标检测算法。首先，在特征提取网络中加入了通道先验卷积注意力模型，提高小目标特征提取能力；其次，在Neck层使用可变卷积代替卷积模块，提高目标识别能力。结果表明：在自建数据集上，该算法与原始YOLOv8算法相比，均值平均精度mAP@0.5提高了1.3%，mAP@0.5：0.95提高了0.9%。（剩余6988字）

试读结束

目录
monitor