文档名：基于轻量化YOLOv8s交通标志的检测
摘要：为了提高交通标志检测的实时性和可行性,提出了一种基于YOLOv8s的轻量化交通标志检测模型.首先,用FasterNet中的残差模块FasterNetBlock替换C2f模块中的BottleNeck,降低模型参数量和计算量;其次,用一种小目标检测层去替换大目标检测层,降低Backbone中网络层数,实现大幅度提高检测速度和降低参数量;最后,用Wise-IOU替换原CIOU损失函数,提高速度和精度.在TT100K交通标志数据集上验证,其与YOLOv8s模型比较,mAP50提高了5.16%,参数量降低了76.48%,计算量降低了13.33%,FPS快了35.83%.与其他模型相比,mAP50平均提高了15.11%,参数量平均降低了85.74%,计算量平均下降了46.23%,FPS平均提高了31.49%.该模型具有检测精度高、参数量少、计算量低、速度快等优点,较原算法有很大地提升,且与其他先进的交通标志检测模型比较时表现出了很强的竞争力,在交通标志检测中具有较大优势.
Abstract：Toenhancethereal-timecapabilityandfeasibilityoftrafficsigndetection,alightweighttrafficsigndetectionmodelbasedonYOLOv8swasproposed.Firstly,theBottleNeckintheC2fmodulewasreplacedwiththeresidualmoduleFasterNetBlockinFasterNet,reducingthemodel'sparametercountandcomputationalcomplexity.Secondly,thelargeobjectdetectionlayerwasreplacedwithasmallobjectdetectionlayer,decreasingthenumberofnetworklayersinBackboneandachievingasignificantimprovementindetectionspeedandareductioninparametercount.Finally,theoriginalcompleteintersectionoverunion(CIOU)lossfunctionwasreplacedwiththewiseintersectionoverunion(Wise-IOU),therebyenhancingbothspeedandaccuracy.VerifiedontheTT100Ktrafficsigndataset,comparedwiththeYOLOv8smodel,mAP50increasedby5.16%,parametercountdecreasedby76.48%,computationalcomplexitydecreasedby13.33%,andframespersecond(FPS)improvedby35.83%.Incomparisontoothermodels,mAP50exhibitedanaverageincreaseof15.11%,anaveragedecreaseof85.74%inparametercount,anaveragedecreaseof46.23%incomputationalcomplexity,andanaverageincreaseof31.49%inFPS.Thismodelachievedtheadvantagesofhighdetectionaccuracy,smallnumberofparameters,lowcomputationalcomplexity,andfastspeed.Itrepresentedasubstantialimprovementovertheoriginalalgorithmanddemonstratedstrongcompetitivenesswhencomparedtootheradvancedtrafficsigndetectionmodels,withgreatadvantagesintrafficsigndetection.
作者：朱强军 胡斌 汪慧兰 王杨 Author：ZHUQiangjun HUBin WANGHuilan WANGYang
作者单位：安徽师范大学皖江学院大数据与人工智能系,安徽芜湖241000安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000安徽师范大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000
刊名：图学学报 ISTICPKU
Journal：JournalofGraphics
年，卷(期)：2024, 45(3)
分类号：TP391.4U463.6
关键词：轻量化 YOLOv8s 改进小目标层 交通标志检测 Wise-IOU TT100K
Keywords：lightweight YOLOv8s improvedsmalltargetlayer trafficsigndetection Wise-IOU TT100K
机标分类号：TP391.41S127U491.116
在线出版日期：2024年6月19日
基金项目：基于轻量化YOLOv8s交通标志的检测[
期刊论文] 图学学报--2024, 45(3)朱强军 胡斌 汪慧兰 王杨为了提高交通标志检测的实时性和可行性,提出了一种基于YOLOv8s的轻量化交通标志检测模型.首先,用FasterNet中的残差模块FasterNetBlock替换C2f模块中的BottleNeck,降低模型参数量和计算量;其次,用一种小目标检测层去...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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