一种基于改进YOLOv8的包裹多目标识别方法及装置

本申请公开了一种基于改进YOLOv8的包裹多目标识别方法及装置，涉及目标识别技术领域，解决了现有技术中YOLOv8在进行多目标检测时存在不同卷积层因感受野不同对特征关注度不同，检测精度低、效率低以及鲁棒性差的问题，该方法包括基于改进的YOLO构建多目标检测模型，多目标检测模型包括基于动态卷积的卷积层网络、基于自注意力机制的跨层目标交互模块和基于共享卷积的旋转框检测头，制备数据集、构建损失函数并进行模型训练，利用训练好的模型对包裹图像进行检测，以输出目标的位置信息、种类和矫正角度，再利用矫正函数进行目标的水平矫正，实现了对包裹图像中多目标的识别和水平矫正，同时增强了模型的泛化能力和鲁棒性和特征提取的效率。