摘要： 針對現(xiàn)有自動(dòng)駕駛模型對小樣本及重疊樣本識(shí)別精度不高的問題，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8s的輕量級(jí)目標(biāo)檢測模型。使用多尺度特征提取設(shè)計(jì)了C2f-Faster模塊，替換YOLOv8s骨干網(wǎng)絡(luò)與頸部網(wǎng)絡(luò)的C2f模塊；融合內(nèi)部交并比（Inner-IoU）與基于最小點(diǎn)距離交并比（MPDIoU）損失函數(shù)，提出Inner-MPDIoU損失函數(shù)。模型的對比試驗(yàn)、消融試驗(yàn)結(jié)果表明：交并比為0.... （共7頁）