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公路与水路运输

基于改进YOLOv8n的道路裂缝检测算法

水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心;三峡大学计算机与信息学院;荆楚理工学院大数据研究中心 | 王子龙陈慈发董方敏

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针对现有道路裂缝检测算法精度低、参数计算量大、易漏检误检等问题，文中提出一种基于YOLOv8n改进的轻量型检测算法RD-YOLO。首先，在特征提取网络中融入创新设计的重参数化RI模块和BAM注意力机制构建全新的RB＿C2f，在大幅降低网络参数量和计算...

机　构:

水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室；湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心；三峡大学计算机与信息学院；荆楚理工学院大数据研究中心；

领　域:

公路与水路运输；计算机软件及计算机应用；

关键词:

深度学习；YOLOv8n；道路裂缝检测；轻量化；注意力机制；Transformer；

格　式:

PDF原版；EPUB自适应版(需下载客户端)

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