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以下 文 章来源于微信公众号： 一点人工一点智能 作者：小书童 链接： https://www.ecice06.com/CN/rich_html/10.19678/j.issn.1000-3428.0068125 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文提出了模型YOLOv8-L，以解决景区行人检测精度低和小目标检测不足的问题。通过引入轻量化卷积模块、BiFormer注意力机制和CARAFE上采样算子，并增加小目标检测层，显著提升了检测性能。实验结果显示，YOLOv8-L在多个数据集上参数量减少、mAP提升。 摘要： 针对当前景区行人检测具有检测精度低、算法参数量大和现有公开数据集在小目标检测上存在限制等问题，创建TAPDataset行人检测数据集，弥补现有数据集在小目标检测方面的不足，并基于YOLOv8算法，构建一种检测精度高、硬件要求低的新模型YOLOv8-L。首先引入DepthSepConv轻量化卷积模块，降低模型的参数量和
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