基于改进YOLOv8模型的无人机视角车辆检测方法

作者	单位
吴琦,王辛岩

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中文摘要:

针对无人机航拍视角下进行车辆检测时存在的问题，基于YOLOv8模型提出一种改进算法。首先，设计改进的FGDM颈部网络结构，通过统一模块聚合并分发多层级特征；其次，提出ADD-Head 检测头，针对分类与回归任务进行差异化优化；最后，引入基于归一化Wasserstein 距离（NWD）的回归损失替代原有的交并比（IoU）损失函数，来度量所得高斯分布之间的相似性。实验结果表明，改进模型相较于原模型在精确率、召回率和平均精度上分别提高 1.6、4.4、4.8 百分点，且在仅增加少量参数的情况下，在保持轻量化的同时可有效降低误检率与漏检率。

英文摘要:

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