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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：本发明公开了一种改进YOLOv8的交通监控场景下城市车辆目标检测方法，涉及深度学习、计算机视觉和目标检测技术领域。所述方法包括如下步骤：在主干网络及颈部融入多尺度注意力机制（EMA），有助于模型更好地捕捉城市车辆细节信息。添加小目标检测层，增强对城市道路目标车辆的特征提取能力。设计一种改进的G‑C2f替代C2f，有效降低了模型的计算量和参数量，平衡了EMA所带来的计算效率和准确性。最后，使用WIOU优化损失函数，提升模型边界框回归性能和收敛速度。改进方法具备应用于实际场景城市车辆目标检测的潜在能力。
主权项：1.一种改进YOLOv8的城市车辆目标检测方法，其特征在于包括如下步骤：S1：对所选的车辆数据集进行二次处理；S2：在YOLOv8n主干及颈部网络融入多尺度注意力机制EMA，有助于模型更好地捕捉目标车辆的细节信息；S3：添加小目标检测层，增强对城市道路周边目标车辆的特征提取能力；S4：设计一种改进的G-C2f替代C2f，能够有效降低模型的计算量和参数量，平衡计算效率和准确性；S5：使用WIOU优化损失函数，提升模型边界框回归性能和收敛速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 改进YOLOv8的城市车辆目标检测方法
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