暗光环境下的目标检测：基于YOLOv8与DCNv4、SPPF的自动驾驶优化

随着自动驾驶技术的不断发展，目标检测作为其核心技术之一，日益受到关注。然而，在实际应用中，暗光低光环境常常对目标检测算法提出严峻挑战。为了提升自动驾驶系统在此类环境下的性能，本文提出了一种基于YOLOv8的目标检测算法，并结合DCNv4和SPPF进行优化，以提高检测的准确性和鲁棒性。

一、YOLOv8目标检测算法

YOLO（You Only Look Once）系列算法是近年来目标检测领域的热门方法，以其高效和准确的特点受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了检测速度和精度。其核心思想是将目标检测视为回归问题，通过单个神经网络直接预测所有目标的类别和位置，从而实现了端到端的训练与检测。

二、DCNv4：深度可分离卷积的进化

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种有效减少模型参数量和计算量的卷积方式。DCNv4是深度可分离卷积的最新版本，它通过改进卷积核的分解方式，进一步提高了计算效率和模型性能。在YOLOv8中引入DCNv4，可以在不显著增加模型复杂度的情况下，提升暗光环境下的检测效果。

三、SPPF：空间金字塔池化模块的创新应用

空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）是一种有效的特征融合方法，它可以提高模型对不同尺度目标的检测能力。SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）是SPP的一种改进版本，它通过减少计算冗余和内存占用，实现了更快的运算速度和更高的性能。将SPPF应用于YOLOv8，可以进一步提升模型在暗光环境下的目标检测能力。

四、优化策略与实验结果

为了验证上述优化策略的有效性，我们在ExDark数据集上进行了实验。ExDark数据集是一个专门用于暗光环境下目标检测的数据集，包含多种低光照条件下的图像和标注信息。通过实验，我们发现结合DCNv4和SPPF的YOLOv8在ExDark数据集上取得了显著的性能提升，不仅提高了检测的准确率，还增强了模型对复杂光照条件的鲁棒性。

五、结论与展望

本文提出的基于YOLOv8的目标检测算法，结合DCNv4和SPPF的优化策略，在暗光低光环境下表现出良好的性能。这些优化措施有望助力自动驾驶系统在复杂光线条件下的稳定运行，提高道路安全和驾驶体验。未来，我们将继续探索更多先进的算法和技术，以进一步提升自动驾驶系统在各种场景下的感知和决策能力。

六、致谢与参考文献