Улучшенная модель YOLOv8 для обнаружения мелких объектов на изображениях

Abstract

Обнаружение мелких объектов – ключевая проблема в области компьютерного зрения, имеющая важное применение в сферах обороны, мониторинга дорожного движения и промышленной автоматизации. В данной работе на основе модели YOLOv8n внедряется механизм согласованного внимания Coordinate Attention (CA) и заголовок SEResNeXtBottleneck. для улучшения способности модели обнаруживать малоразмерные объекты. Улучшенная модель была обучена и оценена на наборе данных DOTAv1,\ и результаты показали, что точность обнаружения мелких целей значительно повысилась, а показатели mAP50 и mAP50-95 значительно улучшились