基于YOLOv8s的城市背景煙火檢測(cè)算法
摘要: 針對(duì)目前城市背景煙火檢測(cè)方法存在檢測(cè)精度不高,易出現(xiàn)誤檢、漏檢和耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題,提出一種基于YOLOv8s改進(jìn)的煙火檢測(cè)算法。引入加權(quán)雙向特征金字塔(Bi-directional Feature Pyramid Network, BiFPN)增強(qiáng)特征融合,在BiFPN的基礎(chǔ)上融合P2特征層提升小目標(biāo)檢測(cè)能力,同時(shí)添加基于跨空間學(xué)習(xí)的高效多尺度注意力(Efficient Multi... (共10頁(yè))
煙火檢測(cè) 雙向特征金字塔 YOLOv8s 多尺度卷積注意力
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