标题：基于改进YOLOv8的城市废弃物检测算法
作者：张李广
作者单位：浙江万里学院物流与电子商务学院，浙江 宁波 315000
关键字：废弃物检测；EMA；GhostConv；BiFPN；α-CIoU
摘要：针对YOLOv8在城市废弃物检测中存在的模型冗余与目标定位精度不足问题，提出一种兼具轻量化与精度优化的改进方法。在主干网络的SPPF模块后嵌入EMA注意力机制，以强化对关键目标区域的特征提取能力；同时，用GhostConv替代标准卷积模块，有效减少模型参数量和计算开销。在颈部网络中引入BiFPN，优化多尺度特征的传递与融合效率，从而增强模型对大小目标的检测能力；此外，将损失函数由CIoU替换为α-CIoU，进一步提升边界框回归的精度和收敛稳定性。实验结果表明，该改进网络在城市废弃物检测任务中在精度、召回率及定位能力方面均实现了明显提升。