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摘要:針對無人機(jī)視覺中小目標(biāo)檢測精度低的問題,文章提出一種改進(jìn)YOLOv8s(You Only Look Once version 8 small?)的目標(biāo)檢測算法。首先,采用Slim-Neck 替換特征融合層,以加快圖像預(yù)測的計(jì)算速度并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)處理特征能力。其次,將損失函數(shù)由CIoU(Complete-IoU)替換為Wise-IoU(Wise Intersection over Union),以抑制低質(zhì)量樣本在訓(xùn)練過程中對模型性能的負(fù)面影響。(剩余9657字)
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無人機(jī)視覺小目標(biāo)檢測的改進(jìn)YOLOv8s算法研究
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