计算机工程

作者：谢竞, 邓月明, 王润民

单位：湖南师范大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410081

关键词：YOLOv8,交通标志检测,注意力机制,Pconv,C2faster

基金：国家自然科学基金(62173140); 国家自然科学基金(62072175); 湖南省重点研发计划项目(2022GK2067); 湖南省自然科学基金(2021JJ30452)

针对当前主流的交通标志目标检测算法在复杂环境中对小目标检测精度低、存在误检和漏检的问题, 提出一种改进的基于YOLOv8s的交通标志检测算法。该算法在主干网络中使用Pconv卷积并设计C2faster模块, 以实现轻量化网络结构同时维持网络精度。为更好地利用底层和高层特征之间的信息, 并增强区域上下文关联能力, 根据SPPF的思想设计SPPFCSPC模块作为空间金字塔池化模块。通过添加GAM注意力机制进一步增强网络的特征提取能力, 有效提高检测精度。为改善对微小目标的检测能力, 在网络颈部添加四倍下采样分支, 优化目标定位。此外, 使用Focal-EIoU损失函数替换原CIoU损失函数, 对预测框的宽高比进行准确定义, 缓解正负样本不平衡的问题。实验结果表明, 在CCTSDB-2021交通标志数据集上, 改进算法的精确率、召回率和mAP@0.5分别达到86.1%、73.0%和81.2%, 相比原始的YOLOv8s算法分别提高了0.8%、6.3%和6.9%。此外, 该算法在复杂天气和恶劣环境下的误检和漏检问题得到明显改善, 综合检测性能明显优于对比算法, 具有较大的实用价值。

来源：2024年第11期

《计算机工程》期刊编辑部

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