一种基于改进YOLOv10的低小慢目标检测方法

本发明属于低小慢目标检测技术领域，涉及一种基于改进YOLOv10的低小慢目标检测方法，该方法如下：采集低小慢目标图像，对其中各目标类别进行编码并生成GT框后加入训练集；利用训练集图像对YOLO模型进行训练，综合调整预测框位置、角度、形状以改进预测框的性能，得到改进YOLOv10模型；利用改进YOLOv10模型对实际拍摄的包含低小慢目标的图像进行检测，识别图像中各目标的类别。本发明通过综合考虑边界框的自身形状、尺寸和角度来计算损失，综合评估预测框与GT框在多个维度上的匹配程度，提升了低小慢目标检测在复杂场景下的鲁棒性和准确性。