摘要

本文针对自动驾驶场景中的图像检测问题，提出了一种基于RFAConv和Triplet Attention机制的YOLOv8模型优化方法。论文通过引入C2f_RFAConv模块和Triplet Attention机制，显著提升了YOLOv8在目标检测任务中的性能，特别是在多尺度目标检测和实时处理能力方面。实验结果表明，改进后的YOLOv8模型在MAP值和PR曲线方面均有显著提升，为自动驾驶系统的安全性和效率提供了有力支持。

原理

论文的核心在于通过C2f_RFAConv模块和Triplet Attention机制对YOLOv8模型进行优化。C2f_RFAConv模块通过改进特征提取效率，增强了模型对复杂场景中目标的识别能力。Triplet Attention机制则通过捕捉跨维度的交互信息，提高了模型对关键特征的关注度。这两种机制的结合，使得模型在保持实时处理能力的同时，大幅提升了检测精度和鲁棒性。

流程

论文详细描述了改进后的YOLOv8模型的工作流程。首先，通过C2f_RFAConv模块替换原有的C2f模块，增强了特征提取的效率。接着，引入Triplet Attention机制，进一步优化了特征的关注度。实验部分包括模型的训练和评估，通过对比改进前后的性能指标，验证了新模型的有效性。具体实验结果显示，改进后的模型在MAP值和PR曲线方面均有显著提升。

应用

改进后的YOLOv8模型在自动驾驶领域具有广泛的应用前景。其高效的实时处理能力和高精度的目标检测能力，使其成为自动驾驶系统中不可或缺的视觉感知组件。未来，该模型有望在更多复杂和动态的交通环境中得到应用，进一步提升自动驾驶的安全性和可靠性。