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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明涉及目标检测领域，具体涉及一种基于改进SSPDO‑YOLO的交通标志小目标检测方法，利用车载监控收集各种交通标志图片并对图片进行预处理，得到一份数据集；基于YOLOv8模型改进网络框架，得到改进后的SSPDO‑YOLO模型；1）利用C2f‑SMPCGLU模块代替原有YOLOv8模型的C2f模块；2）添加P2检测层，P2检测层先经过SPDConv模块，再与P3检测层进行融合后使用CSPOmniKernel模块来进行特征整合；利用SSPDO‑YOLO模型对处理后的数据集进行交通标志的目标检测。本发明能够在保证精度与现有算法相当的同时模型更加简单，计算量显著降低，能够更加有效地学习从全局到局部的特征表征，最终提高交通标志这类小目标的检测性能。
主权项：1.一种基于改进SSPDO-YOLO的交通标志小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用车载监控收集各种交通标志图片并对图片进行预处理，得到一份数据集；步骤2：基于YOLOv8模型改进网络框架，得到改进后的SSPDO-YOLO模型；所述SSPDO-YOLO模型的具体改进如下：1利用C2f-SMPCGLU模块代替原有YOLOv8模型的C2f模块；2添加P2检测层，P2检测层先经过SPDConv模块，再与P3检测层进行融合后使用CSPOmniKernel模块来进行特征整合；步骤3：利用SSPDO-YOLO模型对处理后的数据集进行交通标志的目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于改进SSPDO-YOLO的交通标志小目标检测方法
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