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基于改進Yolov8的側(cè)掃聲吶圖像目標檢測方法研究

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摘要：

針對現(xiàn)有目標檢測方法難以適應(yīng)側(cè)掃聲吶圖像高噪聲、多畸變、特征貧瘠的問題，提出一種基于改進Yolov8的側(cè)掃聲吶目標檢測方法。在網(wǎng)絡(luò)訓練階段，于Yolov8主干網(wǎng)絡(luò)中引入RCS-OSA模塊，進一步提升Yolov8主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。在推理階段，通過重參數(shù)化卷積來增強網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，并將其簡化為單一分支，減少內(nèi)存消耗。（剩余11571字）

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