| 面向密集行人場景的YOLOv8n改進算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3910 K | |
| 標簽： YOLOv8n 密集行人檢測 SPPELAN模塊 | |
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| 文檔介紹：為了解決傳統(tǒng)算法在密集行人場景中識別精度不足和檢測不準確的問題，提出一種基于YOLOv8n的改進型密集行人檢測模型。首先，引入SPPELAN模塊替換骨干網(wǎng)絡(luò)中的SPPF模塊，以提升模型對多尺度目標的特征感知能力。其次，設(shè)計一種殘差注意力機制，提高模型對細微特征的提取能力，進而提高檢測精度。最后通過添加DySample算子、改進的小目標檢測層提高模型對小尺度目標的定位識別能力。實驗結(jié)果顯示，改進的模型相較于YOLOv8n在CrowdHuman數(shù)據(jù)集上的召回率、mAP50和mAP50-95分別提升了2.5%、2.9%和2.4%，并且該模型在WiderPerson和CityPersons數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異。實驗結(jié)果表明，該算法能更好適用于密集行人檢測任務(wù)。 | |
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