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YOLO-CDC:优化改进YOLOv8的车辆目标检测算法
被引量：
2
1
作者
张浩晨
张竹林
+2 位作者
史瑞岩
王文翰
雷镇诺
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期124-137,共14页
针对交通场景小目标、遮挡目标检测和定位精度低,受对比度变化及图像噪声影响,提出一种基于YOLOv8的车辆目标检测模型(YOLO-CDC)。提出了结合Transformer结构全局特征提取能力的模块C2Former代替C2f模块,设计了重感知的门控线性单元GRML...
针对交通场景小目标、遮挡目标检测和定位精度低,受对比度变化及图像噪声影响,提出一种基于YOLOv8的车辆目标检测模型(YOLO-CDC)。提出了结合Transformer结构全局特征提取能力的模块C2Former代替C2f模块,设计了重感知的门控线性单元GRMLP(gated repetitive multi-layer perception)优化Transformer分支非线性表达能力,实现高质量全局信息聚合;设计了多尺度特征融合分支整合特征,结合可变形卷积和SPDconv模块提取P2层高分辨率信息,捕获更精细的边缘特征;设计了CSP_FRM(CSP feature reconstruct module)模块平衡引入大核卷积及频域特征的计算负担;构建了一种特征增强模块,采用大核卷积与条状卷积扩大感受野补充上下文信息,结合非跨步卷积补充局部细粒度信息;采用了一种多频单通道注意力形式与通道特征结合以及设计了一种耦合空间和频域信息的注意力机制抑制图像噪声和背景干扰。实验结果表明,在UA-DETRA数据集和SODA10M数据集上平均精度(mAP50-95)分别提升了3.6、4.1个百分点,检测速度分别为340.1、341.4 FPS,具有更高检测和定位精度及泛化性。
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关键词
交通场景
YOLOv8
C2Former
多频单通道注意力
频
域信息
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职称材料
题名
YOLO-CDC:优化改进YOLOv8的车辆目标检测算法
被引量：
2
1
作者
张浩晨
张竹林
史瑞岩
王文翰
雷镇诺
机构
山东交通学院汽车工程学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期124-137,共14页
基金
山东交通学院2024年研究生科技创新项目(2024YK001)。
文摘
针对交通场景小目标、遮挡目标检测和定位精度低,受对比度变化及图像噪声影响,提出一种基于YOLOv8的车辆目标检测模型(YOLO-CDC)。提出了结合Transformer结构全局特征提取能力的模块C2Former代替C2f模块,设计了重感知的门控线性单元GRMLP(gated repetitive multi-layer perception)优化Transformer分支非线性表达能力,实现高质量全局信息聚合;设计了多尺度特征融合分支整合特征,结合可变形卷积和SPDconv模块提取P2层高分辨率信息,捕获更精细的边缘特征;设计了CSP_FRM(CSP feature reconstruct module)模块平衡引入大核卷积及频域特征的计算负担;构建了一种特征增强模块,采用大核卷积与条状卷积扩大感受野补充上下文信息,结合非跨步卷积补充局部细粒度信息;采用了一种多频单通道注意力形式与通道特征结合以及设计了一种耦合空间和频域信息的注意力机制抑制图像噪声和背景干扰。实验结果表明,在UA-DETRA数据集和SODA10M数据集上平均精度(mAP50-95)分别提升了3.6、4.1个百分点,检测速度分别为340.1、341.4 FPS,具有更高检测和定位精度及泛化性。
关键词
交通场景
YOLOv8
C2Former
多频单通道注意力
频
域信息
Keywords
traffic scene
YOLOv8
C2Former
multi-frequency single-channel attention
frequency-domain information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
YOLO-CDC:优化改进YOLOv8的车辆目标检测算法
张浩晨
张竹林
史瑞岩
王文翰
雷镇诺
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
2
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