改进YOLOv8s的化工火灾烟雾检测算法研究

打开文本图片集

摘 要：针对化工火灾烟雾目标检测算法模型存在准确率低、参数多以及计算复杂度大等问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的化工火灾烟雾检测算法模型CIFM-YOLO。该模型首先在主干网络中引入高效神经网络架构FasterNetBlock和卷积门控线性单元CGLU（ConvolutionalGateLinearUnit），并融入C2f（CSPDarknet53to2-stageFPN）模块，形成新的轻量化网络结构Faster-C2f-CGLU;其次在颈部网络中融合轻量化颈部网络Slim-Neck和ASF-YOLO架构的思想，形成新的轻量注意尺度序列融合颈部网络LightAsfNeck。（剩余174字）