Dgss-yolov8s: un modelo en tiempo real para la detección de objetos pequeños y complejos en vehículos autónomos
Autores: Cheng, Siqiang; Chen, Lingshan; Yang, Kun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Dgss-yolov8s: un modelo en tiempo real para la detección de objetos pequeños y complejos en vehículos autónomos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Detección de objetos
Conducción autónoma
DGSS-YOLOv8s
Escenas de carretera complejas
Rendimiento de alta velocidad de fotogramas por segundo
Regresión de caja delimitadora
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La detección de objetos en escenas viales complejas es vital para la conducción autónoma, enfrentando desafíos como la oclusión de objetos, tamaños de objetivo pequeños y objetivos de formas irregulares.
Descripción
La detección de objetos en escenas viales complejas es vital para la conducción autónoma, enfrentando desafíos como la oclusión de objetos, tamaños de objetivo pequeños y objetivos de formas irregulares.