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申请/专利权人：成都唐源电气股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于改进YOLOv8模型的小目标检测方法，属于图像识别技术领域，解决现有轻飘物检测中的局限性问题；方法包括：获取铁路沿线图像数据集并进行标注与预处理，得到训练集和验证集；构建基于小目标图像识别的检测模型，利用训练集进行迭代训练，得到目标检测模型；基于小目标图像识别的检测模型包括YOLOv8模型、Small‑Branch网络模块分支、用于训练的3x3卷积核一与1x1卷积核相并联的卷积层、用于推理检测的3x3卷积核二；利用目标检测模型对待检测目标进行检测，并输出轻飘物位置信息与类别预测结果；本发明增强了模型对小目标轻飘物的检测能力，提高了整体检测效果和识别准确性。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8模型的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取铁路沿线图像数据集并对所述铁路沿线图像数据集进行标注与预处理，得到铁路沿线轻飘物图像数据训练集和验证集；S2、构建基于小目标图像识别的检测模型，并利用所述铁路沿线轻飘物图像数据训练集进行迭代训练，得到目标检测模型；其中，所述基于小目标图像识别的检测模型包括YOLOv8模型、Small-Branch网络模块分支、用于训练的3x3卷积核一与1x1卷积核相并联的卷积层、用于推理检测的3x3卷积核二；S3、利用所述目标检测模型对待检测目标进行检测，并输出轻飘物位置信息与类别预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都唐源电气股份有限公司 一种基于改进YOLOv8模型的小目标检测方法
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