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作者：周建新;郝英杰;侯自川;
单位：华北理工大学电气工程学院;
摘要：针对道路场景出现的目标遮挡、重叠以及小目标缺失等检测问题，文中提出一种基于YOLOv8n改进算法的车辆及行人目标检测模型。首先，设计了一种新的金字塔池化层（SPPF-CREP）结构替换原网络的金字塔池化层（SPPF）结构，提高模型在训练和推理阶段的效率和性能；其次，增添了小目标检测头（P_2）来提高网络对小目标的检测能力；然后，将在线卷积重参数化（OREPA）融入到C2f模块中，从而提高在高密度环境下对车辆及行人检测的精确率和效率；最后，采用WIoUv2作为替代损失函数，以实现更高的定位精度。在KITTI车辆检测数据集上的实验结果表明，与原始算法相比，改进算法的检测精确率提升了3.6%，平均精度均值提升了4.2%，证明了其在车辆及行人检测方面具有高效性和优越性。
关键词：YOLOV8n;;车辆行人检测;;小目标检测;;损失函数;;SPPF;;C2f
基金资助：河北省自然科学基金项目(F2018209201)
