基于改进YOLOv8的交通标志识别算法  

作　　者：陈广靖 

机构地区：[1]长春大学电子信息工程学院,吉林长春130000

出　　处：《智能城市》2024年第3期9-11,共3页Intelligent City

摘　　要：针对交通标志识别算法计算量较大、结构复杂及部署应用时对硬件性能要求较高的问题,文章提出了基于YOLOv8n算法改进的YOLOv8-MixGhost交通标志识别轻量化算法,该算法针对YOLOv8算法中的特征提取模块C2f和解耦头计算量较大的问题,提出了轻量化的特征提取模块MixGhost和轻量化的识别头SEG_Head。在TT100K数据集上进行实验,YOLOv8-MixGhost算法在平均识别精度较YOLOv8n分别提高了0.8%,但计算量是YOLOv8n的82.7%,参数量和模型大小分别较YOLOv8n降低了0.54 M和1.1 M。

关 键 词：交通标志识别 YOLOv8 轻量化 

分 类 号：U463.6[机械工程—车辆工程]