結(jié)合Transformer和動態(tài)特征融合的低照度目標檢測

摘要： 針對現(xiàn)有低照度目標檢測算法模型參數(shù)量與計算量大、檢測實時性差、難以應用于移動設備等問題，提出一種基于YOLOv8的改進輕量模型DarkYOLOv8的低照度目標檢測方法。使用MobileNet v2替換YOLOv8的主干網(wǎng)絡，增加模型的特征提取能力；使用Transformer注意力機制，獲取圖像的全局信息，并且基于目標標記信息作為標簽訓練Transformer模塊參數(shù)，增強目標區(qū)... （共7頁）