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摘要：本发明公开了一种基于轻量YOLOv8的红外舰船识别方法，所述方法包括获取海上红外舰船数据集并进行预处理，将处理后的数据集按8:1:1的比例划分预处理图像集，得到训练集、验证集和测试集；通过改进YOLOv8构建目标检测模型；通过训练好的目标检测模型对待测图像进行舰船检测并识别类型。本发明通过提供轻量化设计的YOLOv8，通过使用轻量化的网络作为特征提取网络，减少了模型参数量，同时引入注意力机制提高多尺度下的泛化能力，提升检测速度的同时保持较高的识别准确性，能够实现海上红外舰船的实时识别。
主权项：1.一种基于轻量化YOLOv8的红外舰船识别方法，其特征在于，该方法的步骤包括：S1.收集海上红外舰船数据集并整理成数据集，并对数据集中的舰船目标进行标注；S2.对数据集中的红外舰船图像进行预处理；S3.将数据集的格式转换为YOLO格式，并按照8:1:1划分为训练集、验证集和测试集；S4.构建轻量化YOLOv8识别模型；S5.利用训练集和验证集对所述改进后的YOLOv8识别模型进行训练和验证，得到红外舰船目标识别模型；S6.利用所述红外舰船识别模型对测试集进行测试，输出识别结果。
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百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于轻量化YOLOv8的红外舰船识别方法
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