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摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8网络结构的高体鰤检测方法，所述检测方法包括下列步骤：建立包含多角度、多光线条件、多分辨率高体鰤图像的高体鰤数据集，并进行预处理，将预处理后的高体鰤数据集划分为训练集、验证集和测试集；以YOLOv8网络作为基础网络，建立改进的YOLOv8检测网络，在所述改进的YOLOv8检测网络中增加瓶颈注意力模块，在颈部网络中增加小目标检测层和小目标检测头，在C2f模块中使用可变形卷积DCNv2替代固定卷积层,以及重构建立SPPF‑LSKA池化层，将YOLOv8网络的损失函数修改为Inner‑MDPIoU损失函数；通过所述训练集训练所述改进的YOLOv8检测网络；利用训练好的改进的YOLOv8检测网络对待检测的高体鰤图像进行目标识别。
主权项：1.一种基于YOLOv8网络结构的高体鰤检测方法，其特征在于，所述检测方法包括下列步骤：建立包含多角度、多光线条件、多分辨率高体鰤图像的高体鰤数据集，并进行预处理，将预处理后的高体鰤数据集划分为训练集、验证集和测试集；以YOLOv8网络作为基础网络，建立改进的YOLOv8检测网络，在所述改进的YOLOv8检测网络中增加瓶颈注意力模块，在颈部网络中增加小目标检测层和小目标检测头，在C2f模块中使用可变形卷积DCNv2替代固定卷积层,以及重构建立SPPF-LSKA池化层，将YOLOv8网络的损失函数修改为Inner-MDPIoU损失函数；通过所述训练集训练所述改进的YOLOv8检测网络；利用训练好的改进的YOLOv8检测网络对待检测的高体鰤图像进行目标识别。
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百度查询： 广东海洋大学 一种基于YOLOv8网络结构的高体鰤检测方法
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