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作者：万欣蕾;司占军;
单位：天津科技大学人工智能学院;
摘要：随着自动驾驶技术的逐渐发展，人们的注意力不再局限于日常的自动驾驶目标检测。对于难以快速准确检测夜间自动驾驶复杂场景中视觉目标的问题，本研究提出了一种基于改进YOLOv8s的检测算法。首先，该模型通过在原始模型中的下采样层加入Triplet Attention注意力模块，该模型可以更好地保留和增强较低分辨率的特征图上与目标检测相关的特征信息，增强目标检测网络的鲁棒性，减少漏检问题；其次，在处理密集目标、重叠对象和复杂场景时，引入了Soft-NMS算法，其有助于减少误报和漏报，并在处理高度重叠的检测结果时提高了整体检测性能；最后，在引入MPDIoU损失函数数据集的实验结果表明，与原模型相比，改进后的方法在夜间车辆检测中的检测精度和速度均得到提升，其mAP和精度分别提高了2.9%和2.8%，可以有效改善夜间目标检测问题。
关键词：车辆检测;;YOLOv8;;注意力机制
