摘" 要： 針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型在交通標(biāo)志檢測方面存在的小目標(biāo)識別不準(zhǔn)確的問題，提出一種改進(jìn)的Ghost?YOLOv8交通標(biāo)志檢測模型。首先，使用GhostConv代替了全部Conv，并設(shè)計全新的GhostC2f模塊來替代全部的C2f，使模型輕量化；其次，將上采樣算法替換為CARAFE，以更好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息；然后，在Neck部分引入了GAM注意力機(jī)制模塊，以增強(qiáng)特征中的語義信息和位置信息；最后，為了解決檢測小目標(biāo)時尺度不一致導(dǎo)致的語義信息丟失問題，添加了小目標(biāo)檢測層，以增強(qiáng)深層和淺層語義信息的融合。實驗結(jié)果證明，該模型在中國交通標(biāo)志檢測數(shù)據(jù)集TT100K中的召回率、mAP@0.5、mAP@0.5：0.95指標(biāo)分別提高了6.8%、4.0%、3.6%，并且模型的參數(shù)量及模型大小分別降低了1.069×106、1.9 MB。綜合說明，所提出的模型在精準(zhǔn)度不變的前提下，減少了模型的參數(shù)量及大小，并能更好地檢測到原模型檢測不到的小目標(biāo)；同時，比對比算法具有更好的性能表現(xiàn)，并且適用于邊緣計算設(shè)備，具有實際應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞： YOLOv8； 交通標(biāo)志； 小目標(biāo)檢測； GhostNet； CARAFE； GhostC2f； GAM注意力機(jī)制

中圖分類號： TN911.23?34； TP3" " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A" " " " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）20?0141?07

Traffic sign small target detection based on improved YOLOv8 algorithm

ZHAO Huipeng， CAO Jingsheng， PAN Dijing， LI Gang

（College of Automobile and Traffic Engineering， Liaoning University of Technology， Jinzhou 121011， China）

Abstract： In allusion to the problem of inaccurate small target recognition in traditional network models for traffic sign detection， an improved Ghost?YOLOv8 traffic sign detection model is proposed. GhostConv is used to replace all Conv， and a novel GhostC2f module is used to replace all C2f， so as to make the model lightweight. The upsampling method is substituted with CARAFE to better retain the intricate details in the image. The GAM attention mechanism module is introduced in the Neck section to enhance the semantic information and location information in the features. In order address the issue of losing semantic information caused by scale inconsistency during the detection of small targets， a small target detection layer is incorporated to enhance the fusion of deep and shallow semantic information. The experimental results show that the model can enhance the Recall， mAP@0.5， and mAP@0.5：0.95 measures in the Chinese traffic sign identification dataset TT100K by 6.8%， 4.0%， and 3.6% respectively. It decreases the number of model parameters and the model size by 1.069×106 and 1.9 MB respectively. It is shown that the proposed model can reduce the number and size of parameters and can better detect small targets that cannot be detected by the original model under the premise of constant accuracy. In comparison with the comparison algorithm， it has better performance and is suitable for edge computing devices， and has practical application value.

Keywords： YOLOv8; traffic sign; small target detection; GhostNet; CARAFE; GhostC2f; GAM attention mechanism

0" 引" 言

在自動駕駛和智能輔助駕駛迅速發(fā)展的過程中，提高自動駕駛的使用體驗和確保乘車人安全成為了整個無人駕駛系統(tǒng)的重要關(guān)注點，其中，精確地識別道路交通標(biāo)志和控制模型的大小成為了緊迫的需求。

傳統(tǒng)目標(biāo)檢測是基于傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺方法，主要依賴于手工設(shè)計的特征提取器和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法的主要優(yōu)點是算法輕巧、計算量較小、模型可解釋性強(qiáng)，并且在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出良好的結(jié)果。然而，傳統(tǒng)方法在復(fù)雜場景和目標(biāo)變化較大的情況下表現(xiàn)較差，這是因為它們過于依賴人工設(shè)計的方案。基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法則是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始圖像中自動學(xué)習(xí)特征表示和目標(biāo)分類器。常見的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法包括R?CNN[1]、Fast R?CNN[2]、Faster R?CNN[3]和YOLO[4?6]、SSD[7?9]和OverFeat[10]等。相較于傳統(tǒng)方法，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法具有以下優(yōu)勢：能夠處理復(fù)雜的場景和目標(biāo)變化較大的情況；準(zhǔn)確度高，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)秀；具備端到端的訓(xùn)練和推理能力，簡化了模型構(gòu)建的過程。

近年來，在交通標(biāo)志目標(biāo)檢測領(lǐng)域，田智慧等人通過在原有SSD特征層基礎(chǔ)上引入低層特征圖，并與鄰近特征圖融合，實現(xiàn)了多元信息的分類預(yù)測和位置回歸。同時，通過對SSD默認(rèn)框大小進(jìn)行K?means聚類分析，改變默認(rèn)框的比例，以提高模型的收斂速度[11]。結(jié)果表明，改進(jìn)后的SSD模型在小目標(biāo)檢測方面具有更高的精度和效率。然而，該算法的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計復(fù)雜，參數(shù)數(shù)量較大，不適合部署在移動端。另一方面，郎斌柯等人提出了一種協(xié)調(diào)注意力?雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（CA?BIFPN）交通標(biāo)志檢測模型。結(jié)合YOLOv5模型和協(xié)調(diào)注意力機(jī)制[12]，通過引入雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和跳躍連接的特征融合，有效提高了模型對多尺度語義特征的利用效率，從而提高了小目標(biāo)物體和交通標(biāo)志的檢測效率。與SSD模型和YOLOv5模型相比，該模型的準(zhǔn)確率分別提高了4.5%和1.3%。該模型提高了檢測精度，但運(yùn)行速率相對較慢。此外，薄景文等人提出一種改進(jìn)方法YOLO?Ore，該方法采用輕量級網(wǎng)絡(luò)MobileNetv2作為主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，并引入了深度可分離卷積、逆殘差結(jié)構(gòu)、金字塔池化模塊PPM和注意力機(jī)制CBAM等技術(shù)[13]。通過簡化YOLOv3的FPN結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)增廣技術(shù)構(gòu)建礦石雜物數(shù)據(jù)集，YOLO?Ore能快速檢測礦石輸送帶上的雜物。然而，所采用的CBAM注意力機(jī)制在通道和空間上獨立應(yīng)用，未考慮它們之間的相互作用，導(dǎo)致跨維度信息有所損失。此外，使用自建數(shù)據(jù)集也存在一定的局限性。

為了實現(xiàn)模型輕量化和更好地檢測小目標(biāo)，本文提出了一種基于Ghost?YOLOv8的交通標(biāo)志檢測模型。該模型的主要貢獻(xiàn)如下。

1） 在YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用Ghost卷積來減少模型的參數(shù)量。Ghost卷積通過將輸入通道分為兩部分，并在每個分組中使用較少的卷積核，實現(xiàn)了參數(shù)的有效共享。這種方式大大減少了模型的參數(shù)量，使得模型更加輕量化。

2） 引入模塊GhostC2f。這是專為輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的模塊，將其作為網(wǎng)絡(luò)的一部分進(jìn)行訓(xùn)練和推理，從而實現(xiàn)更加高效和輕量化的模型設(shè)計。

3） 替換上采樣模塊為CARAFE[14]。該模塊可以根據(jù)輸入特征圖的內(nèi)容動態(tài)生成卷積核，能夠更好地適應(yīng)不同的圖像內(nèi)容，并且在保留細(xì)節(jié)信息方面表現(xiàn)出色。

4） 為了增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取和特征融合能力，將自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重的融合注意力模塊GAM[15]融合到特征融合網(wǎng)絡(luò)（Neck）中。

5） 添加一個小目標(biāo)檢測層，可以使網(wǎng)絡(luò)在不同尺度上獲得更豐富的語義信息。深層特征和淺層特征的結(jié)合可以充分利用網(wǎng)絡(luò)的多層次表示能力，并且通過對小目標(biāo)進(jìn)行特定尺度的處理，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)的感知能力。

1" YOLOv8n網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹

在對象檢測、圖像分類和實例分割任務(wù)中，YOLOv8n是一種最新的模型。為了進(jìn)行對象檢測任務(wù)，YOLOv8n這一小且精的網(wǎng)絡(luò)更為適合。

YOLOv8n的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由Input、Backbone、Neck和Head組成，如圖1所示。

Input部分是網(wǎng)絡(luò)的輸入層，用于接收和處理輸入圖像。Backbone部分使用EfficientNet[16]作為主干網(wǎng)絡(luò)，它通過使用復(fù)合縮放方法，在不同的網(wǎng)絡(luò)深度和寬度之間實現(xiàn)了有效的特征提取，以此來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。Neck使用FPN[17]作為特征融合模塊，通過跨層連接和上采樣操作融合淺層和深層特征圖，使網(wǎng)絡(luò)能夠同時捕捉到細(xì)微的細(xì)節(jié)和更高級的語義信息。Head部分是網(wǎng)絡(luò)的輸出層，根據(jù)特征圖來預(yù)測目標(biāo)的位置、類別和置信度，使用Anchor?Free機(jī)制減少錨框預(yù)測的數(shù)量，加速非最大抑制[18]（NMS）。

總體來看，YOLOv8n是一種輕量級且高精度的對象檢測模型。本文選擇這個網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。

2" YOLOv8n算法改進(jìn)

本文提出了一種基于Ghost?YOLOv8的交通標(biāo)志檢測模型，該模型旨在解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在交通標(biāo)志檢測中準(zhǔn)確性不高、參數(shù)量過大和模型大小過大等問題。如圖2所示，該模型包含以下的改進(jìn)部分，以優(yōu)化性能。

2.1" GhostNet模塊

GhostNet[19]是一種輕量級網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)如圖3所示。GhostNet通過引入一種稱為GhostConv（Ghost Module）的新式卷積模塊來實現(xiàn)這一目標(biāo)。

GhostConv是一種替代普通卷積的卷積模塊，在保證輸出特征圖尺寸和通道大小的同時，能夠顯著減少計算量和參數(shù)量。具體而言，GhostConv模塊采用了一種稱為Cheap operation的簡單而成本低的運(yùn)算方式。該模塊首先生成特征圖的主要部分，然后使用卷積核和廉價的低成本計算獲得另一部分，最后合并起來。

Ghost Bottleneck在第一個GhostConv生成兩個特征圖，然后是采用BN操作和SiLU激活函數(shù)，隨后再在第二個GhostConv進(jìn)行卷積，最后通過ADD操作得到輸出特征圖。

GhostC2f模塊全部用Ghost Bottleneck模塊來改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖4所示，以此來提高學(xué)習(xí)效率。通過引入GhostConv和GhostC2f模塊，網(wǎng)絡(luò)能夠減少常見的3×3卷積操作。這一優(yōu)化使得網(wǎng)絡(luò)可以在移動設(shè)備上高效部署，實現(xiàn)所需的目標(biāo)。

2.2" 上采樣算法CARAFE

CARAFE是輕量且高效的一種特征上采樣算法。在每個位置上，CARAFE都可以利用底層內(nèi)容信息來預(yù)測重組內(nèi)核并重新組裝預(yù)定義附近區(qū)域內(nèi)的特征。因此，CARAFE可以在不同方位使用自適應(yīng)和優(yōu)化的重組內(nèi)核，獲得比主流上采樣算子更好的功效。

如圖5所示，CARAFE算法的全部流程可以分為以下環(huán)節(jié)。

1） 輸入一個特征圖以及上采樣比例σ。

2） 特征重組。將特征圖X上采樣到目標(biāo)尺寸，得到上采樣特征圖Fl，大小為C×（σH）×（σW）；將上采樣特征圖Fl和原始特征圖X進(jìn)行拼接操作，形成一個新的特征張量。

3） 在特征提取階段，使用1×1卷積核對拼接后的特征張量進(jìn)行卷積操作，得到更具表達(dá)能力的特征張量Fe。

4） 通道重組。對特征張量Fe分別使用3×3卷積核進(jìn)行逐通道卷積與逐像素卷積操作，得到新的特征張量Fc與Fp。其中，F(xiàn)p用于產(chǎn)生注意力權(quán)重圖，在逐通道卷積操作中與特征張量Fc相乘，以實現(xiàn)通道間的自適應(yīng)加權(quán)。

5） 特征重放。通過對通道重組后的特征張量Fc和上采樣特征圖Fl進(jìn)行點乘操作，得到最終的重組特征圖Fr，并將其作為輸出結(jié)果。

2.3" GAM注意力機(jī)制

GAM注意力模塊的結(jié)構(gòu)如圖6所示，它是一種通過全局觀察和建模來提取圖像特征中重要信息的機(jī)制，并增強(qiáng)不同通道和空間之間交互作用的方法。給定輸入特征圖F1、中間狀態(tài)特征圖F2和輸出特征圖F3，具體而言，F(xiàn)1會與通道注意力圖Mc進(jìn)行逐通道乘法運(yùn)算，以突出重要通道的特征；然后，得到的特征會與空間注意力圖Ms進(jìn)行逐元素乘法運(yùn)算。

如圖7所示，通道注意力子模塊采用3D置換方法在三個維度上存儲信息；之后，使用一個兩層的多層感知機(jī)（MLP）來增強(qiáng)通道與空間的聯(lián)系。

如圖8所示，空間注意力子模塊采用兩個7×7的Conv對輸入圖的空間信息進(jìn)行融合。為了確保與通道注意力子模塊的一致性，兩個模塊使用相同的縮小比率。

2.4" 小目標(biāo)檢測層

由于小目標(biāo)的樣本尺寸較小以及子采樣系數(shù)較大，導(dǎo)致YOLOv8難以通過更深的特征圖學(xué)習(xí)小目標(biāo)的特征。原始模型的輸入圖像大小為640×640，最小檢測尺度為80×80，每個網(wǎng)格的檢測圖像中目標(biāo)的高度和寬度都小于8×8，原始模型將無法檢測到這些小目標(biāo)。

因此，本文添加一個小目標(biāo)檢測層，如圖2中黑虛線框所示，該小目標(biāo)檢測層尺寸為160×160，包含一個額外的融合特征和一個額外的檢測頭。具體地，首先將Backbone網(wǎng)絡(luò)中的第5層與Neck網(wǎng)絡(luò)的上采樣層進(jìn)行堆疊；然后經(jīng)過GhostC2f和上采樣后，得到包含小目標(biāo)特征信息的特征層；接著，將此特征層與Backbone網(wǎng)絡(luò)的第3層進(jìn)行堆疊；最后，特征層通過一個新增的解耦頭層進(jìn)行處理。隨著Head的增加，來自較小目標(biāo)的特征信息將被傳遞到其他3個尺度特征層中。通過此改進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)提高了檢測的精度并擴(kuò)大了范圍。

3" 實驗設(shè)計與結(jié)果分析

3.1" TT100K數(shù)據(jù)集

TT100K[20]圖標(biāo)是由清華與騰訊的聯(lián)合實驗室整理并公布的，提供的100 000張圖像中包含30 000個交通標(biāo)。本實驗從其中選取45類交通標(biāo)志，訓(xùn)練集與驗證集的比例為7∶3。

3.2" 實驗準(zhǔn)備階段

操作系統(tǒng)為Windows 10；硬件為GPU為NVIDIA RTX 3080，內(nèi)存為40 GB；環(huán)境配置為Python 3.8、 PyTorch 2.0.0、CUDA v11.8和CUDNN v8.9.5。訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如表1所示。

3.3" 評價指標(biāo)

本文使用精準(zhǔn)率（Precision）、召回率（Recall）、平均精度均值（mAP@0.5）、平均精度均值（mAP@0.5：0.95）對模型進(jìn)行評價。精準(zhǔn)率公式為：

[Precision=TPTP+FP] （1）

召回率公式為：

[Recall=TPTP+FN] （2）

mAP@0.5指IoU閾值為0.5時，對每個種別的樣本計算精準(zhǔn)率，然后取這些精準(zhǔn)率的平均值。mAP@0.5：0.95表示在不同IoU閾值范圍（0.5～0.95，步長為0.05），計算的是平均mAP值。對于每個IoU閾值，本文計算每個種別的精準(zhǔn)率?召回率曲線，并計算該曲線下的平均精度均值；然后將所有IoU閾值下的平均精度均值取平均得到mAP@0.5：0.95的值，具體公式如下：

[AP@0.5=1ni=1nPi=1nP1+1nP2+…+1nPn] （3）

[mAP@0.5=1ck=1cAP@0.5k] （4）

[mAP@0.5：0.95=110mAP@0.5+" " " " 110mAP@0.55+…+110mAP@0.95] （5）

3.4" 對比實驗

為驗證本文模型與當(dāng)下其他模型的優(yōu)越性，以精準(zhǔn)率、召回率、平均精度均值、參數(shù)量（Parameters）、模型大?。∕odel size）作為評價指標(biāo)，在相同環(huán)境下對比YOLOv5s、YOLOv8n、文獻(xiàn)[20]、文獻(xiàn)[21]、文獻(xiàn)[1]?GAM、文獻(xiàn)[2]?GAM，結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2顯示：YOLOv5s的參數(shù)和模型大小實在太大，不易于移動設(shè)備的部署；本文算法的FPS比原始YOLOv8n稍低一些，但具有更小的參數(shù)和規(guī)模大小，同時在精度基本不變的前提下其他指標(biāo)都優(yōu)于原始YOLOv8n算法；與近期文獻(xiàn)（如文獻(xiàn)[20]、文獻(xiàn)[21]）和兩個優(yōu)化文獻(xiàn)（文獻(xiàn)[1]?GAM、文獻(xiàn)[2]?GAM）算法相比，本文提出的算法在大部分指標(biāo)上都表現(xiàn)更出色。

3.5" 消融實驗

為驗證本文算法改進(jìn)模塊是否合理，以原始模型開始，逐步增加模塊來進(jìn)行消融實驗，結(jié)果如表3所示。

添加了輕量化模型GhostNet之后，精準(zhǔn)率 （Precision）提高了5.3%，召回率（Recall）提高了1.3%；添加了自行設(shè)計的GhostC2f模塊之后，參數(shù)量和模型大小明顯下降；添加CARAFE算法之后，精準(zhǔn)率（Precision）、召回率（Recall）、平均精度均值（mAP@0.5）、平均精度均值（mAP@0.5：0.95）分別提高了2.6%、0.8%、1.9%、1.6%；添加GAM注意力機(jī)制與小目標(biāo)檢測層之后，精準(zhǔn)率（Precision）、召回率（Recall）、mAP@0.5、mAP@0.5：0.95分別提高了1.8%、10.5%、10.5%、9.6%。由此說明，本文算法具有更小的參數(shù)（下降1.069×106）和規(guī)模大小（下降1.9 MB），同時在精度基本不變的前提下，其他指標(biāo)都優(yōu)于原始YOLOv8n算法，召回率（Recall）、mAP@0.5、mAP@0.5：0.95分別提高了6.8%、4.0%、3.6%，進(jìn)一步說明了本文改進(jìn)模塊的合理性。

3.6" 驗證階段

YOLOv8n和本文算法的檢測結(jié)果對比如圖9所示，根據(jù)上下兩行的圖像對比可以看出：本文算法在識別精度與YOLOv8n模型基本相同的前提下，還可以檢測到Y(jié)OLOv8n模型檢測不到的小目標(biāo)，證明本文算法可以解決交通標(biāo)志小目標(biāo)檢測不完全的問題。

4" 結(jié)" 論

本文提出了一種高效、輕量化的Ghost?YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型，用于檢測和識別交通標(biāo)志。該模型引入了GhostConv模塊和GhostC2f模塊，著重減少參數(shù)量和模型大小，使算法能夠更好地適應(yīng)移動設(shè)備的部署。同時，為了更好地保留圖像細(xì)節(jié)，替換了CARAFE算法。另外，為了提高特征融合能力和對小目標(biāo)的興趣，引入了GAM模塊，并在頭部新增了一個小目標(biāo)檢測層。該算法在召回率（Recall）、平均精度均值mAP@0.5、平均精度均值mAP@0.5：0.95方面分別提高了6.8%、4.0%和3.6%。相對于YOLOv8n，參數(shù)量和模型大小分別減少了1.069×106和1.9 MB。

本文將致力于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、改進(jìn)算法，并探索新的模型設(shè)計思路，目標(biāo)是在保持高精度的同時，實現(xiàn)實時的交通標(biāo)志檢測和識別。后續(xù)會密切關(guān)注技術(shù)的前沿發(fā)展，并將其應(yīng)用于相關(guān)的研究中，期望為交通標(biāo)志領(lǐng)域的實際應(yīng)用帶來更多的可能性和解決方案；同時將其與其他領(lǐng)域的需求結(jié)合起來，為交通標(biāo)志檢測和識別領(lǐng)域提供更優(yōu)異的模型。

注：本文通訊作者為曹景勝。

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作者簡介：趙會鵬（1998—），男，天津人，碩士研究生，研究方向為環(huán)境感知與汽車智能駕駛。

曹景勝（1984—），男，山東陽谷人，碩士研究生，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為智能汽車關(guān)鍵技術(shù)、新能源汽車驅(qū)動與控制。

DOI：10.16652/j.issn.1004?373x.2024.20.022

引用格式：趙會鵬，曹景勝，潘迪敬，等.改進(jìn)YOLOv8算法的交通標(biāo)志小目標(biāo)檢測[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2024，47（20）：141?147.

收稿日期：2024?04?09" " " " " "修回日期：2024?05?13

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（51675257）；國家自然科學(xué)基金青年基金項目（51305190）；遼寧省教育廳基本科研項目（面上項目）

（LJKMZ20220976）；遼寧省自然科學(xué)基金指導(dǎo)計劃項目（20180550020）