基于改進YOLOv8s的夜間車輛檢測（英文）

摘要： 隨著自動駕駛技術(shù)的逐漸發(fā)展，人們的注意力不再局限于日常的自動駕駛目標檢測。對于難以快速準確檢測夜間自動駕駛復(fù)雜場景中視覺目標的問題，本研究提出了一種基于改進YOLOv8s的檢測算法。首先，該模型通過在原始模型中的下采樣層加入Triplet Attention注意力模塊，該模型可以更好地保留和增強較低分辨率的特征圖上與目標檢測相關(guān)的特征信息，增強目標檢測網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，減少漏檢問題...