基于改進(jìn)YOLOv8的小目標(biāo)零件識(shí)別方法

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摘要：

針對(duì)原始YOLOv8n算法小目標(biāo)零件識(shí)別率低的問(wèn)題，在原算法的基礎(chǔ)上添加CBAM注意力機(jī)制，從不同的維度學(xué)習(xí)圖像特征，引入基于動(dòng)態(tài)非單調(diào)聚焦機(jī)制的邊界框損失函數(shù)，定義一個(gè)離群度表示預(yù)測(cè)框的質(zhì)量，在回歸質(zhì)量較好和回歸質(zhì)量較差的樣本中作出平衡，充分挖掘非單調(diào)聚焦機(jī)制的潛能。在自制的小目標(biāo)零件數(shù)據(jù)集上，分別基于原始YOLOv8n和改進(jìn)后的YOLOv8n算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。（剩余9981字）