一种基于YOLOv8改进的快速行人检测方法

本发明公开了一种基于YOLOv8改进的行人检测方法，属于计算机视觉目标检测领域。所述方法通过在YOLOv8的C2f模块中嵌入EMA注意力机制和ShuffleAttention机制，构建了改进的C2f_EMA和C2f_SA模块。具体包括：对行人图像进行预处理和数据集划分；在C2f模块中使用EMA_Split替代原有Split；在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制；将改进模块应用于骨干网络和颈部网络；训练和测试网络模型。与传统方法相比，本发明以较低的模型复杂度实现了更高的行人检测精度，特别在密集场景和小尺度行人检测方面表现优异，同时保持了较高的检测速度。