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摘 要:現(xiàn)有的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)往往存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)量巨大的問題。因此,研究結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)量少的高精度目標(biāo)檢測算法,其重要性和價值不言而喻。YOLO系列算法作為深度學(xué)習(xí)時代具有代表性的單階段目標(biāo)檢測算法,具有準(zhǔn)確、高效和易于部署等特點(diǎn),為目標(biāo)檢測提供了非常好的理論及技術(shù)基礎(chǔ)。因此,文章在YOLOv8的基礎(chǔ)上對其卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,改進(jìn)算法成功提升了檢測精度。(剩余9471字)
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基于YOLOv8的目標(biāo)檢測算法改進(jìn)研究
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