基于YOLOv8，无人机图像目标检测算法拆解

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以下 文 章来源于微信公众号： 一点人工一点智能 编辑： 东岸因为 链接：http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0068268#1 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 YOLOv8 是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 算法之后开发的下一代算法模型，支持物体检测和实例分割任务。针对目前 无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题，本文介绍一种改进的 YOLOv8算法在无人机数据集上实现了较好性能。 在无人机(UAV)目标检测任务中，存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题，提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。 首先，针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景，减少算法骨干网络(Backbone)层数，增大待检测特征图尺寸，使得网络模型更专注于微小目标；其次，针对数据 ………………………………