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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明涉及红外弱小目标检测技术领域，具体公开了一种基于改进YOLOv8模型的红外弱小目标检测方法。该方法包括以下步骤：首先，构建YOLOv8网络模型；然后，在主干网络中引入PConv和多尺度空洞注意力MSDA模块，构建P‑MSDA模块，并结合C2f结构形成P_C2f_MSDA模块，替换原YOLOv8模型中的C2f结构；接着，在头部网络中集成ODConv与EffectiveSE注意力机制，结合C2f结构构成O_E_C2f模块，替换YOLOv8模型中的C2f结构；最后，对构建的基于改进YOLOv8的红外弱小目标检测网络进行训练。本发明有效提升了网络对红外图像中弱小目标的特征提取能力，在保证检测速度的前提下，显著降低了弱小目标的漏检率和背景识别错误率，从而提高了红外图像中弱小目标检测的召回率、精确率和平均精度均值。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建YOLOv8网络模型；步骤2：在主干网络中使用PConv和多尺度空洞注意力MSDA模块构建P-MSDABlock，并结合C2f，得到P_C2f_MSDA模块，并替换所述YOLOv8模型中的C2f结构；步骤3：在头部网络中使用ODConv和EffectiveSE注意力机制EffectiveSqueeze-Excitation，并结合C2f，得到O_E_C2f模块，并替换所述YOLOv8模型中的C2f结构；步骤4：训练步骤1至步骤3构建的基于改进YOLOv8的红外弱小目标检测网络；步骤5：输入测试集进行测试和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于改进YOLO v8的红外弱小目标检测方法
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