标题：基于距离选通图像的目标检测方法研究
作者：田青 王述敏；温博
作者单位：北方工业大学信息学院，北京 100144；北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院，广东 珠海 519087
关键字：距离选通图像；深度学习；目标检测
摘要：由于距离选通图像缺少颜色特征信息导致检测率低、距离信息特征提取能力较弱等问题，因此，提出了一种基于改进YOLOv8s网络的距离选通图像检测方法。首先，提出自适应选通特征融合模块，对距离选通图像和其深度信息进行特征级融合，获取高级语义信息；其次，采用基于多尺度的深度可分离卷积模块构成的空间注意力模块，对每个特征层进行加权运算，以获得更多的关键特征；最后，改进了Neck部分PAN结构，提高了网络的目标检测能力。在距离选通图像数据集上进行了实验，实验结果表明该方法能有效地提升检测精度，并具有实际应用价值。