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题名基于改进的YOLOv11n的车辆检测算法研究
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作者
李修飞
方艺伟
宋旭东
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机构
大连交通大学轨道智能工程学院
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出处
《物联网技术》
2025年第24期16-20,共5页
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文摘
为了提升车辆检测任务的性能,特别是针对小目标检测的准确性,提出一种改进的车辆检测算法。通过在YOLOv11n模型中引入BiformerBlock注意力模块,同时提出改进的SimC模块对C3K2模块进行优化。数据集采用UA-DETRAC数据集,采取每10帧抽取1张图的处理方式,通过多次实验验证了模型性能的显著提升,其中mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高了3.3%和3%。实验结果表明,改进后的模型在车辆检测任务中,尤其是小目标检测方面,展现出了优于原始模型的性能。
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关键词
YOLOv11n
车辆检测
小目标检测
复杂交通场景
biformerblock
SimC
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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