基于改進(jìn)YOLOv8s的夜間車輛檢測(cè)（英文）

摘要： 隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的逐漸發(fā)展，人們的注意力不再局限于日常的自動(dòng)駕駛目標(biāo)檢測(cè)。對(duì)于難以快速準(zhǔn)確檢測(cè)夜間自動(dòng)駕駛復(fù)雜場(chǎng)景中視覺目標(biāo)的問題，本研究提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8s的檢測(cè)算法。首先，該模型通過在原始模型中的下采樣層加入Triplet Attention注意力模塊，該模型可以更好地保留和增強(qiáng)較低分辨率的特征圖上與目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)的特征信息，增強(qiáng)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，減少漏檢問題... （共10頁(yè)）