基于YOLOv8n的單一類別檢測模型改進(jìn)

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中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)，其利用圖像分類與邊界框回歸進(jìn)行對(duì)象識(shí)別與定位。傳統(tǒng)檢測根據(jù)手工特征采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是精度與泛化能力偏弱。隨著算力提升，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測模型逐漸成為該領(lǐng)域的主流方法。模型主要分為2類：一是2階段檢測模型（例如R-CNN、Fast-RCNN），先生成候選區(qū)域，再提取特征，精度高，但是計(jì)算成本高；二是單階段檢測模型（例如YOLO、單次多框檢測器（SingleShotMultiBoxDetector，SSD）），直接經(jīng)過一次前向推理生成預(yù)測結(jié)果，參數(shù)量少，速度快[1]。（剩余6179字）