基于改進YOLOv8的道路病害視覺識別算法

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摘  要： 道路病害檢測對于確保道路的安全性和可持續(xù)性至關(guān)重要，對城市和社會的發(fā)展具有積極作用。為提高目前道路病害檢測模型的性能，文中提出一種基于改進YOLOv8的道路病害檢測算法。設(shè)計一種新型高效的特征融合模塊（DWS），提高模型獲取特征信息和全局上下文信息的能力；提出將ECABlock、LeakyReLU激活函數(shù)與卷積相結(jié)合的新模塊ELConv來提高深層網(wǎng)絡對目標的定位能力；另外，使用Dynamic Head檢測頭替換原始YOLOv8的頭部，結(jié)合尺度、空間和任務三種注意力機制提升模型頭部表征能力；最后，采用WIoU損失函數(shù)代替原損失函數(shù)來改善邊界框精確度和匹配度。（剩余10630字）