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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8的红外遥感图像目标检测方法，属于红外遥感图像目标检测领域，具体包括YOLOv8的骨干网络倒数第二个、第三个模块为C2f_DCN可变性卷积模块，即骨干网络对应P3、P4检测层的卷积替换为可变形卷积模块，用来提升模型对中小目标的关注；在YOLOv8的neck端添加注意力模块，CBAM注意力模块可以自适应地选择和调整特征图的通道权重和空间权重，从而更好地捕获并表示图像中的重要特征；使用新的损失函数YIOU使预测候选框能够进一步回归到真是物体上；增强红外飞机目标检测准确性；本申请还公开了一种电子设备及计算机可读存储介质。
主权项：1.一种基于YOLOv8的红外遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括：获取红外图像数据集并对所述红外图像数据集进行预处理；将预处理后的红外图像数据集划分为训练集和测试集，其中，所述红外图像数据集包括不同天气条件下的飞机目标红外图像；通过将YOLOv8的骨干网络倒数第二个、第三个C2f模块替换为C2f_DCN可变性卷积模块，即骨干网络对应P3、P4检测层的卷积替换为可变形卷积模块，在YOLOv8的neck端添加如上注意力模块，CBAM注意力模块；将所述训练集输入所述网络模型进行迭代训练，得到目标网络模型；将测试集输入至所述目标网络模型中进行测试，通过测试后的目标网络模型得到飞机目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于YOLOv8的红外遥感图像目标检测方法、电子设备及计算机可读存储介质
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