一种基于改进YOLOv8的微弱光照目标检测方法

本发明涉及计算机视觉目标检测领域，具体为一种基于改进YOLOv8的微弱光照目标检测方法，包括：获取微弱光照图像数据集,转换为适用于YOLO格式的数据集并划分为训练集、验证集、测试集；构建改进的YOLOv8微弱光照图像目标检测模型；其中,在颈部网络中引入空间和通道重组卷积与加权双向特征金字塔网络模块模块；在主干网络与颈部网络中引入高效通道注意力模块；最后引入基于辅助边框的损失函数优化原有的损失函数；利用训练集对改进的YOLOv8目标检测模型进行训练得到模型预训练权重；将待检测图像输入到最优权重模型进行检测；本发明更好的针对微弱光照环境下的目标检测任务,提高检测的精确率且模型更加轻量化,利于在移动设备上部署。