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基于YOLOv8n的輕量化魚類檢測算法

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摘  要: 目前極區(qū)是通過聲吶探測結(jié)合人工捕撈統(tǒng)計的方法對魚類進行監(jiān)測考察,該方法受經(jīng)濟成本和作業(yè)區(qū)域、時間的限制?;谏疃葘W(xué)習(xí)的目標檢測算法可在滿足經(jīng)濟性要求的同時對魚類進行識別檢測,然而傳統(tǒng)的目標檢測算法往往參數(shù)量、計算量較大,無法適應(yīng)極區(qū)能耗、存儲受限的嚴苛條件。針對這一問題,文中提出一種改進YOLOv8n的輕量化魚類檢測算法,在骨干和頸部網(wǎng)絡(luò)中使用GhostC2f代替C2f,用GhostConv代替網(wǎng)絡(luò)中部分Conv;在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入EMA注意力機制,以提高特征提取能力;最后,使用計算過程更簡單的MPDIoU損失函數(shù)代替CIoU,提高檢測速度。(剩余12189字)

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