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题名改进YOLOv8的轻量化车辆目标检测算法研究
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作者
蒋康
孙仁云
李卓霖
张国灏
刘金庆
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机构
西华大学汽车与交通学院
汽车测控与安全四川省重点实验室
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出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第7期35-42,共8页
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基金
四川省科技厅重点研发项目(23ZDYF0506)
成都市科技局重点研发项目(2022-YF05-01047-SN)。
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文摘
提出了一种改进YOLOv8的车辆目标改进算法,采用改进的REPELAN模块替换C2f模块,以减少参数量,实现模型轻量化。使用一种轻量化共享卷积检测头(LSCD head)取代原始检测头,在减小模型的基础上提高精度。在骨干网络中引入坐标注意力机制,以提高对车辆目标的检测性能。使用WISE-IoU损失函数替换YOLOv8网络中的原CIOU损失函数,以加快网络收敛速度。使用处理后的KITTI和SODA10M数据集进行实验。结果表明,改进后的算法相比YOLOv8n,mAP0.5、mAP0.5~95、召回率和精确率分别提升了1.4%、1.0%、1.8%和1.2%,计算量、参数量、模型体积分别减少37.0%、46.7%、46.8%,有效实现了模型轻量化和性能的平衡,并具有良好的泛化能力,满足了在计算资源受限环境下的部署需求。
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关键词
车辆检测
轻量化
YOLOv8
REPVGG
坐标注意力机制
Wise-IoU
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Keywords
vehicle detection
lightweight
YOLOv8
REPVGG
coordinate attention mechanism
wise-IoU
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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