一种基于改进YOLOv8的车辆行人检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的车辆行人检测方法，包括如下步骤：在C2f模块中引入自适应的SE注意力机制，增强关键特征的提取；在C2f模块中引入双路径特征分离与融合策略，提高模型的检测精度；对Bottleneck模块引入动态卷积优化特征提取和轻量化处理，增强全局信息的采集。本发明通过引入自适应的SE注意力机制、引入双路径特征分离与融合策略以及动态卷积优化特征提取和轻量化处理，显著提高了模型的检测性能和计算效率；在精度、计算效率、模型轻量化方面均具有显著优势，具备广泛的应用前景，如智能交通监控、自动驾驶系统以及公共安全等领域。