基于YOLOv8n的交通标志检测研究

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摘 要：针对传统交通标志检测算法识别精度较低、受环境因素影响较大等问题，提出一种基于YOLOv8n的交通标志检测算法。为解决卷积运算带来的参数共享问题，利用感受野注意力（RFA）机制为每个卷积核滑窗生成不同的特征权重，并通过坐标注意力（CA）获取长距离信息，以加强网络对全局与局部信息的关注度；同时引入聚焦边界框自身形状与尺度的Shape-IoU损失函数计算预测框回归损失。（剩余7120字）

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