基于YOLOv8s的改进目标检测方法

本发明涉及乘用车自动驾驶领域中目标检测算法技术领域，具体的说是一种能够增强视觉感知能力，提高识别准确率的基于YOLOv8s的改进目标检测方法，其特征在于，分别对主干网络、颈部和检测头进行改进：首先，为提高特征提取能力，采用融合LSKA模块的可逆主干网络，向大模型架构拓展；其次，为提高特征融合能力，引入了基于动态上采样的RepGFPN颈部网络；此后，为解决并行检测头信息交互不充分的问题，提出了一种基于任务对齐思想的动态检测头，在降低参数量的同时提升模型检测精度。