计算机工程

作者：赵南南, 高翡晨

单位：西安建筑科技大学机电工程学院, 陕西 西安 710055

关键词：YOLOv8网络,实例分割,高效多尺度注意力,可变形卷积,损失函数

基金：陕西省自然科学基础研究计划(2019JM-443)

提出一种基于改进型YOLOv8的实例分割算法(DE-YOLO)。为减少图像中复杂背景的干扰, 引入高效多尺度注意力机制, 跨维交互使各特征组内空间语义特征平均分布。在主干网络部分, 使用可变形卷积DCNv2结合C2f卷积层, 突破原始卷积限制, 提升可变性。为减小有害梯度并提升检测器精度, 采用动态非单调聚焦机制Wise-交并比(WIoU)替代联合完全交并(CIoU)损失函数进行质量评估, 优化检测框定位, 提升分割精度。同时, 通过开启Mixup数据增强处理, 充实数据集, 丰富训练特征, 提升模型学习能力。实验结果表明, DE-YOLO在城市景观数据集Cityscapes中的掩模平均精度均值(mAPmask)较基准模型YOLOv8n-seg提高了2.0百分点, IoU阈值为0.5时的平均精度提升了3.2百分点, 所提算法在提升精度的同时, 保持了优良的检测速度和较少的参数量, 模型参数量较同类模型低2.2~31.3百分点。

来源：2025年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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