摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv8的无人机航拍小目标检测方法,涉及目标检测领域,该方法包括:获取无人机航拍图像数据集,并对获取到的数据集进行预处理;构建基于改进YOLOv8的无人机航拍小目标检测模型,改进方法包括:设计SR‑Conv模块替换原有主干网络的标准卷积模块、添加小目标检测层、引入BiFPN改进颈部网络、引入归一化加权距离(NWD)损失函数优化原有的损失函数;利用训练集对改进的YOLOv8无人机航拍小目标检测模型进行训练;将待检测图像输入到训练好的目标检测模型中,得到目标检测结果;系统、设备及介质用于实现该方法;本发明可以更好地针对无人机航拍小目标检测任务,提高无人机航拍小目标检测的精度,具有广泛的适用性。
技术关键词
无人机航拍图像
损失函数优化
无人机航拍数据
双向特征金字塔
训练集
特征融合方法
卷积模块
特征融合网络
计算机存储介质
注意力机制
处理器
存储器
通道
算法
系统为您推荐了相关专利信息
故障定位方法
故障定位精度
马尔科夫链模型
故障定位系统
参数
危险品检测方法
深度特征提取
彩色特征
融合策略
危险品检测设备
识别定位系统
图像采集设备
体型
AI服务器
病人身体
人工智能模型
肺炎预测方法
机器学习算法
淋巴细胞
数据
信用风险预测方法
样本
集成学习模型
信用预测模型
训练集