基于改进YOLOv8s的人脸痤疮小目标检测

刘廷汉; 梁艳; 黄鹏升; 闭金杰; 黄守麟; 李廷会

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2024110101

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (05) : 114 -129. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2024110101

基于改进YOLOv8s的人脸痤疮小目标检测

刘廷汉, 梁艳, 黄鹏升, 闭金杰, 黄守麟, 李廷会

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摘要

人脸痤疮的自动检测是实现痤疮精准诊疗的关键，而现有方法仍然存在严重的痤疮小目标漏检和误检问题。为实现更准确的痤疮检测，本文提出一种改进的YOLOv8s算法。首先，将YOLOv8s的主干网络改进为一种与Transformer融合的混合主干网络，兼顾卷积神经网络捕获局部细节信息和Transformer维持全局特征信息的优点，显著提高小痤疮目标的特征提取和表征能力。其次，改进YOLOv8s颈部网络的特征融合方式，通过增加多尺度通道注意力模块聚合多尺度上下文信息，以调整各尺度特征权重，缓解特征内容的语义与尺度不一致问题。在公开和自建的人脸痤疮数据集上的实验表明，相比当前最优的痤疮检测算法DSDH,本文方法在检测精度mAP上分别提高1.20和5.24个百分点，检测速度分别提高46.3和47.6 frame/s。