面向交通標(biāo)志的Ghost-YOLOv8檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)當(dāng)前傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別精度低、檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題，提出一種基于YOLOv8n優(yōu)化、改進(jìn)的Ghost-YOLOv8交通標(biāo)志檢測(cè)模型。使用GhostConv代替部分Conv，設(shè)計(jì)全新的C2fGhost模塊代替部分C2f，減少了模型的參數(shù)量，提升了模型的檢測(cè)性能；在Neck部分添加GAM注意力機(jī)制模塊，強(qiáng)化特征中的語義信息和位置信息，提高了模型的特征融合能力；針對(duì)檢測(cè)小目標(biāo)...