一种基于注意力特征融合增强网络的坝体缺陷识别方法

一种基于注意力特征融合增强网络的坝体缺陷识别方法，设置模型训练集、模型验证集和模型测试集；改进YOLOv8目标检测算法模型的主干部分、颈部部分和头部部分；通过模型训练集、模型验证集和模型测试集对改进后的YOLOv8目标检测算法模型进行训练、验证和测试，并获得测试后的YOLOv8目标检测算法模型；通过测试后的YOLOv8目标检测算法模型对坝体进行检测，并判断是否存在裂缝缺陷；采用改进YOLOv8坝体缺陷检测模型进行目标检测，实现了在水下机器人专业赛数据集上提升约1.5%且在参数量和计算复杂度方面并未显著增加，有效提高了水下模糊环境下识别的精度与准确率，为坝体缺陷检测提供了一种高效的网络模型。