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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv8n的交通指示牌检测方法，包括采集指示牌图像数据集；改进YOLOv8n模型包括：主干网络中第1、3、6、9、12层均为SPD‑Conv卷积模块，第4、7、10、13层为C2f‑ECA模块，利用SPD‑Conv卷积模块增强主干网络对小目标特征提取能力，利用ECA注意力机制，提高检测精度；利用损失函数计算预测框与真实框的最小外接框。本发明解决现有方法在对小目标检测时，存在小目标特征信息严重丢失，导致出现漏检及检测精度低的问题。
主权项：1.基于改进YOLOv8n的交通指示牌检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集指示牌图像数据集；步骤二、改进YOLOv8n模型包括：主干网络中第1、3、6、9、12层均为SPD-Conv卷积模块，第4、7、10、13层为C2f-ECA模块，利用SPD-Conv卷积模块增强主干网络对小目标特征提取能力，利用ECA注意力机制，提高检测精度；步骤三、利用损失函数计算预测框与真实框的最小外接框。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于改进YOLOv8n的交通指示牌检测方法
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