一種基于改進(jìn)YOLOv8的機(jī)場(chǎng)跑道異物目標(biāo)檢測(cè)方法
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,尤其涉及深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采用RandAugment數(shù)據(jù)增強(qiáng)來(lái)豐富數(shù)據(jù)集和YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)算法中損失函數(shù)的替換以及注意力模塊的添加的相關(guān)研究和技術(shù)方案。通過(guò)將原有的損失函數(shù)CIOU替換為SIOU損失函數(shù)并且在YOLOv8的Neck部分添加新的注意力機(jī)制模塊RACmix,加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜情況下對(duì)小目標(biāo)的感知能力,修改后的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果提升了機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12