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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明提供一种基于改进YOLOv8算法的面向无人机采集图像小目标检测方法，涉及深度学习目标检测领域，所述改进YOLOv8算法包括在特征金字塔网络中引入CARAFE上采样，动态重组特征并调整特征的采样方式；提出C2f‑PIRMB模块，在C2f中的Bottleneck部分加入残差结构，引入改进的IRMB模块，将单个深度可分离卷积DWConv替换为以两个部分卷积PConv构成的双层残差网络，在降低参数量的同时提高运算性能；将颈部检测头替换为自适应空间特征融合四头检测头FASFFHead，增加极小目标检测层，对小目标进行二次提取，增强尺度不变性；融合Inner‑IoU和SIoU两个损失函数构成Inner‑SIoU损失函数，聚焦小目标的细节特征；本发明针对无人机采集图像目标检测准确性低、目标尺度不均衡等问题进行的改进提升了无人机小目标检测的精度。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8算法的面向无人机采集图像小目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取无人机采集图像数据集；S2：构建无人机采集图像目标检测网络模型FA-YOLOv8；S3：将VisDrone2019数据集中的训练集与验证集送入S2中所述的FA-YOLOv8目标检测模型中进行训练和验证；S4：将VisDrone2019数据集中的测试集送入所述S3中带有最优参数的检测模型中进行测试，输出最终的检测结果，并将检测结果与其他方法的检测结果进行对比分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于改进YOLOv8算法的面向无人机采集图像小目标检测方法
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