基于改进YOLOv8的小目标检测方法研究  

作　　者：韦伟[1] 王翔翔 陶亚明 WEI Wei;WANG Xiangxiang;TAO Yaming

机构地区：[1]安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽马鞍山243032

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第10期92-94,共3页Information Technology and Informatization

摘　　要：针对YOLOv8算法在小目标检测上效果不佳、难度大的问题,提出一种改进YOLOv8网络结构的小目标识别方法。为解决小目标检测中由于检测点感受野不足而导致的问题,在骨干网络中引入了可变形卷积模块。通过调整卷积核的形变,使其能够更好地适应小目标的特征,从而提高检测的准确性,减少漏检和误检情况;借鉴Wise-IoU的思想,提出一种名为HIoUd1全新的损失函数计算方法,随时调整不同部分在损失函数中的权重,以在训练的不同阶段更好地处理小目标。通过这种调整,模型能够更准确地检测小目标并将其回归到真实标注框,以此显著提升了对小目标的检测性能。实验结果表明,优化后的模型能够更有效地捕捉和识别小目标,相对于YOLOv8在小目标检测方面表现出了显著的提升。

关 键 词：深度学习 小目标检测 YOLOv8算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]