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题名基于改进的小目标交通标志检测算法研究
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作者
韩东旭
谢雨飞
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机构
北京建筑大学智能科学与技术学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第6期28-37,共10页
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基金
北京市教委科研项目(KM202110016007)资助。
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文摘
为了解决交通标志小目标检测所存在的漏检、误检和准确率低等问题,本文提出了一种小目标交通标志检测模型YOLOv8-Faster-Ghost-GAM。该算法首先在主干网络的最后一个C2f模块中引入了全局注意力机制(GAM),增强关键特征并抑制无关信息,显著提升了目标检测中的小目标和复杂场景下的识别能力;其次,将主干网络中的每个C2f模块替换为Fasternet,以减少模型参数量,并将普通卷积替换为幻影卷积Ghost,使用低廉的线性变换较少计算量;最后,采用WiOU损失函数,有效提升对低质量样本的识别,精度提升了1.6%,召回率提升了3.2%,证明了所作的改进的有效性。
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关键词
FasterNet
GAM
小目标交通标志检测
YOLOv8
GHOST
WiOU
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Keywords
FasterNet
GAM
small target traffic sign detection
YOLOv8
Ghost
WiOU
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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