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基于YOLOv8的輕量化無(wú)人機(jī)圖像目標(biāo)檢測(cè)算法

圖學(xué)學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù)： 10 2024-10-11
摘要： 針對(duì)無(wú)人機(jī)圖像目標(biāo)像素低、背景復(fù)雜、模型部署難等問(wèn)題，提出一種基于YOLOv8的輕量級(jí)多尺度特征融合小目標(biāo)檢測(cè)算法。為了降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，提高模型檢測(cè)速度，使用fasternetblock替換C2f的bottleneck，構(gòu)建輕量化特征提取模塊FasterC2f；為了增強(qiáng)模型多尺度特征融合能力，設(shè)計(jì)全新的聚焦擴(kuò)散特征金字塔結(jié)構(gòu)，使頸部網(wǎng)絡(luò)每層特征圖都聚焦三層特征信息；設(shè)計(jì)共享卷積... （共10頁(yè)）

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