基于改進YOLOv8s的霧天目標檢測算法

摘要： 針對現(xiàn)實場景中霧天目標檢測困難的問題，提出了一種改進YOLOv8s的霧天目標檢測方法。設(shè)計前端模塊Edge-Dehaze,利用去霧網(wǎng)絡(luò)和檢測網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合訓(xùn)練并通過Sobel算子強化霧天圖像邊緣信息以改善霧天場景下的檢測效果；提出混合注意力特征融合模塊HAFM,通過并行注意力機制和特征圖之間的信息交互與融合提升模型對重要特征的關(guān)注度；設(shè)計輕量化共享注意力卷積檢測頭LSACD,通過共享... （共9頁）