融合深度監(jiān)督與改進(jìn)YOLOv8的海上目標(biāo)檢測(cè)

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摘要 針對(duì)海上目標(biāo)姿態(tài)復(fù)雜且尺度多變，導(dǎo)致現(xiàn)有人工智能算法難以穩(wěn)定檢測(cè)的問(wèn)題，提出一種融合深度監(jiān)督與改進(jìn)YOLOv8的海上目標(biāo)檢測(cè)算法．首先，設(shè)計(jì)了多尺度卷積模塊，提取目標(biāo)多種感受野的特征信息，減少漏檢率;然后，添加深度監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)深層類別信息及淺層位置信息的利用率，優(yōu)化主干網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)特征提（剩余12822字）