改進(jìn)YOLOv8算法的交通標(biāo)志小目標(biāo)檢測(cè)

打開(kāi)文本圖片集

摘  要： 針對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型在交通標(biāo)志檢測(cè)方面存在的小目標(biāo)識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的Ghost?YOLOv8交通標(biāo)志檢測(cè)模型。首先，使用GhostConv代替了全部Conv，并設(shè)計(jì)全新的GhostC2f模塊來(lái)替代全部的C2f，使模型輕量化；其次，將上采樣算法替換為CARAFE，以更好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息；然后，在Neck部分引入了GAM注意力機(jī)制模塊，以增強(qiáng)特征中的語(yǔ)義信息和位置信息；最后，為了解決檢測(cè)小目標(biāo)時(shí)尺度不一致導(dǎo)致的語(yǔ)義信息丟失問(wèn)題，添加了小目標(biāo)檢測(cè)層，以增強(qiáng)深層和淺層語(yǔ)義信息的融合。（剩余12404字）