基于多尺度特征融合的車輛及行人目標(biāo)檢測(cè)算法*

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【摘要】針對(duì)道路交通環(huán)境復(fù)雜多樣，車輛及行人檢測(cè)易出現(xiàn)錯(cuò)檢及漏檢的問題，提出一種基于多尺度特征融合的車輛及行人目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv8-RC。首先，在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)YOLOv8的結(jié)構(gòu)中引入RCS-OSA模塊代替原有模塊，對(duì)所提取的特征信息進(jìn)行增強(qiáng)及融合，并引入輕量級(jí)上采樣算子內(nèi)容感知特征重組（CARAFE）代替原上采樣算子，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)全局多尺度信息的融合能力。（剩余10188字）