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摘 要: 針對工廠中行人檢測算法精度不足,存在誤檢、漏檢等問題,提出一種基于改進(jìn)YOLOv8的工廠行人檢測算法。首先,在YOLOv8的C2f模塊中引入卷積塊注意力機(jī)制模塊(CBAM),以幫助主干網(wǎng)絡(luò)聚焦于關(guān)鍵特征并抑制非關(guān)鍵特征,從而提升模型對遮擋物和小目標(biāo)的檢測準(zhǔn)確度;其次,在Neck網(wǎng)絡(luò)中將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Conv模塊替換成CoordConv模塊,以充分利用該模塊的定位能力,從而解決目標(biāo)檢測中的定位準(zhǔn)確性問題,提升模型對空間位置的感知能力;最后,采用Inner?IoU損失函數(shù)替代原始的CIoU損失函數(shù),來提高目標(biāo)檢測邊界框的回歸精度。(剩余10410字)
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基于改進(jìn)YOLOv8的工廠行人檢測算法
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