26年CH数据科学与大数据基于YOLOv8的城市交通多目标检测-终稿全(12277字).docx

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I基于 YOLOv8 的城市交通多目标检测摘要城市当中的交通开展多目标检测，对于智能交通系统的发展而言是颇为重要的。本研究旨在对 YOLOv8 模型进行改进与优化，其目的在于使该模型在城市交通场景下检测多个目标时的性能得以提升。在开展研究的过程中，首先对 YOLOv8 模型的基础部分进行细致解析，并且结合注意力机制与卷积层来进行改进研究。先提出卷积层的改进策略，引入名为 CGblock 的内容引导网络，并优化注意力机制，采用 SENetV2 的 SaE 模块，同时针对 BDD100k 数据集制定训练策略。进行上述改进之后，传统 YOLOv8 模型在城市交通这类复杂场景中...

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