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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：一种基于改进YOLOv8的复杂场景军事目标识别方法，包括：S1：复杂场景军事目标数据集的收集与标注；S2：使用数据增强扩充军事目标数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；S3：利用训练集训练改进YOLOv8模型得到训练好的改进YOLOv8模型，用于对复杂场景下的军事目标进行识别；本发明通过LSKA动态选择合适的卷积核大小，对多尺度特征的高效融合；引入BiFPN模块结合了自顶向下和自底向上的特征路径，并通过双向信息传递来更好地融合不同尺度的特征信息，从而进一步提升了识别性能；引入新的损失项InnerIoU，加速了模型的收敛速度，并减轻了IoU损失项的限制，从而显著提升了目标识别的整体性能；本发明为YOLOv8这一高效目标识别模型在军事领域的应用提供了重要技术支撑，识别速度快、精度高，在保证识别精度同时减小内存占用。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的复杂场景军事目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：复杂场景军事目标数据集的收集与标注；S2：使用数据增强扩充军事目标数据集，并将军事目标数据集划分为训练集和验证集；S3：利用训练集训练YOLOv8模型得到训练好的改进YOLOv8模型，用于复杂场景军事目标识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种基于改进YOLOv8的复杂场景军事目标识别方法
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