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基于YOLOv8s的城市背景煙火檢測(cè)算法

無(wú)線(xiàn)電工程 頁(yè)數(shù)： 10 2024-03-12
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)）

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