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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧谷人工智能产业技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法，旨在解决目标检测技术在水下生物图像的准确性问题，将预处理的图像输入YOLOv8网络架构中加入了注意力机制的Backbone网络，可以有效的增强特征图的表示能力，提高模型对重要信息的关注度，通过动态调整特征图中不同通道或空间位置的权重，使网络更加专注对目标的感知。然后通过多尺度的特征融合技术把特征图输入到检测和分类中得到图像的目标框和分类结果。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1.将水下生物图像数据集进行尺寸归一化并对图像增强提高算法的鲁棒性和识别精度；S2.对基于YOLOv8算法的模型进行改进：在Backbone中加入两个CBAM模块来提高对重要信息的关注度；S3.将特征图输入到PAN-FPN网络使得多个尺度特征图进行融合后再检测定位和分类；S4.对改进的YOLOv8模型进行训练；S5.将待检测的水下生物图像输入已训练好的模型进行图像处理，输出图像中水下生物的目标框、类别和准确率。
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权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法
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