一种基于信息相似度门控记忆单元的YOLO网络模型

本发明提出了一种基于信息相似度门控记忆单元的YOLO网络模型。该模型融合了YOLOv8网络和基于信息相似度的门控记忆神经网络，在小样本条件下，充分利用了YOLOv8底层网络所提取的图像特征，将图像特征信息进行类别化和记忆性存储与更新，克服了YOLOv8网络在标注数据有限时难以捕捉类别本质特征的问题。同时，过逐像素分类，逐类地生成特征图，再将逐类特征图压缩到足够小来降低运算量，从而推动YOLOv8网络在小样本条件下的目标检测水平提升。