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基于改进YOLOv8的交通标志识别算法

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针对交通标志识别算法计算量较大、结构复杂及部署应用时对硬件性能要求较高的问题，文章提出了基于YOLOv8n算法改进的YOLOv8-MixGhost交通标志识别轻量化算法，该算法针对YOLOv8算法中的特征提取模块C2f和解耦头计算量较大的问题，提出了轻量化的特征提取模块MixGhost和轻量化的识别头SEG_Head。在TT100K数据集上进行实验，YOLOv8-MixGhost算法在平均识别精度较YOLOv8n分别提高了0。8%，但计算量是YOLOv8n的82。7%，参数量和模型大小分别较YOLOv8n降低了0。54 M和1。1 M。

陈广靖

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长春大学电子信息工程学院,吉林 长春 130000

交通标志识别 YOLOv8 轻量化

2024

10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.003

智能城市
辽宁省科学技术情报研究所

智能城市

ISSN：2096-1936
年,卷(期)：2024.10(3)
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