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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及基于YOLOv8n改进算法的目标检测方法及系统，该目标检测方法包括以下步骤：S10，实时采集自动驾驶现场图像；S20，将采集的图像输入目标检测模型，输出得到检测结果；所述目标检测模型包括骨干网络单元、颈部网络单元和头部网络单元，所述骨干网络单元包括卷积到完全连接‑可变形卷积网络模块，所述颈部网络单元包括全局注意力模块，所述头部网络单元包括动态头部模块。该目标检测系统包括图像采集模块和目标检测模块。本发明在保障检测速度的基础上具有更高的检测精度。
主权项：1.基于YOLOv8n改进算法的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，实时采集自动驾驶现场图像；S20，将采集的图像输入目标检测模型，输出得到检测结果；所述目标检测模型包括骨干网络单元、颈部网络单元和头部网络单元，所述骨干网络单元包括卷积到完全连接-可变形卷积网络模块，所述颈部网络单元包括全局注意力模块，所述头部网络单元包括动态检测头模块；所述卷积到完全连接-可变形卷积网络模块包括依次连接的Conv模块一、Split模块、n个Bottleneck-DCNv2模块、Concat模块、Conv模块二，每个Bottleneck-DCNv2模块由两个DCNv2模块堆叠而成，n为大于1的整数；所述全局注意力模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块，输入图像F1经过全局注意力模块处理后得到输出图像F3，则有： 表示输入图像F1经过通道注意力子模处理后得到的图像，表示元素方法的乘法计算，表示输入图像F2经过空间注意力子模处理后得到的图像；所述动态检测头模块由m个Dyhead子模块串联组成，每个Dyhead子模块由尺度注意力子模块、空间注意力子模块和任务注意力子模块集成，且每个Dyhead子模块的输出为： F是输入的三维张量L×S×C，分别代表任务注意力作用到输入F的C维度上、空间注意力作用到输入F的S维度上和尺度注意力作用到输入F的L维度上，表示相乘运算，m为大于1的整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 基于YOLOv8n改进算法的目标检测方法及系统
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