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城市交通視域下智能汽車檢測模型的改進(jìn)

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摘要:  為優(yōu)化智能汽車環(huán)境感知算法,提出一種改進(jìn)的YOLOv8模型。通過引入Ghostconv改進(jìn)C2f結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)算法的輕量化;建立了基于CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力機(jī)制的GSAM注意力機(jī)制降低模型的計(jì)算復(fù)雜度,同時(shí)提升檢測精度;利用P2小目標(biāo)檢測層和深度可分離卷積改進(jìn)Neck層,降低參數(shù)量和計(jì)算量提高檢測精度;采用SIOU損失函數(shù),提高目標(biāo)檢測算法的性能。(剩余8220字)

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