基于YOLOv8的小目标小样本检测优化方法及系统

本发明提出一种基于YOLOv8的小目标小样本检测优化方法及系统，采用微调迁移学习策略，有效利用预训练模型对通用视觉特征的表征能力，提升在目标样本稀缺条件下的特征提取效率；基于Albumentations进行在线数据增强，结合多样化的数据增强策略扩展样本分布空间，增强模型对不同尺度和变形模式下小目标的适应能力；提出Focal‑EIOU损失函数改进网络的头部结构，融合IoU损失、距离损失和方向损失，并通过给予高质量锚框更高权重，同步优化目标框定位与样本不均衡问题，显著提升了小样本条件下小目标的检测性能，为海上搜救、航道监控等实际应用提供了有效的技术解决方案。