基于可变形卷积和注意力机制的视频目标检测算法

作     者：魏一帆 郭本华 粟长权 钱淑渠 Wei Yifan;Guo Benhua;Su Changquan;Qian Shuqu

作者机构：贵州财经大学信息学院贵阳550025 安顺学院数学与计算机科学学院安顺561000 

基　　金：贵州省教育厅创新群体重大资助项目(黔教合KY字034) 安顺学院研究生创新基金资助项目(asxyyjscx202401) 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2024年第30卷第21期

页      码：20-25页

摘      要：视频帧中目标模糊、遮挡和形变是影响视频目标检测精度的重要原因,针对此类问题,提出一种DG-YOLOv8n算法。首先,基于可变形卷积对骨干网络中的C2f模块进行了重新设计,以增强骨干网络对于目标变化的处理能力;其次,在颈部网络引入GAM全局注意机制,放大全局交互表示来提高算法的性能;最后,在ImageNet VID数据集上的实验结果表明,改进的DG-YOLOv8n算法的平均精度为84.5%,较原YOLOv8n算法提高了6.1个百分点,验证了改进算法的有效性。

主 题 词：目标检测 视频目标检测 可变形卷积 GAM全局注意机制 YOLOv8 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2024.21.004

馆 藏 号：203156925...