【摘 要】
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随着机动车的数量不断增加,道路交通环境变得更复杂,尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度,同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰,针对这一系列问题,提出了一种YOLOv8n_T方法,在YOLOv8的基础上首先针对骨干网络构建了基于可变形卷积的D_C2f块,强化了特征提取网络对复杂背景下目标的特征学习,更好地适应道路目标复杂多变的情形; 其次增加了双层路由注意力模块
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(62172120;62002082); 广西自然科学基金项目(2019GXNSFFA245014;AD20159034); 广西图像图形与智能处理重点实验室项目(GIIP2209);
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随着机动车的数量不断增加,道路交通环境变得更复杂,尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度,同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰,针对这一系列问题,提出了一种YOLOv8n_T方法,在YOLOv8的基础上首先针对骨干网络构建了基于可变形卷积的D_C2f块,强化了特征提取网络对复杂背景下目标的特征学习,更好地适应道路目标复杂多变的情形; 其次增加了双层路由注意力模块,以查询自适应的方式去除不相关的区域,留下相关度最高的区域; 最后针对道路上行人、交通灯等小目标增加小目标检测层,实验表明,提出的YOLOv8n_T有效提高了模型在道路场景下的目标检测精度,在BDD100K数据集上的平均精度比原始YOLOv8n提升了6.8个百分点,比YOLOv5n提升了11.2个百分点。
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