基于改進(jìn)YOLOv8的無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光小目標(biāo)檢測(cè)方法研究

摘要： 目的 ：為解決目前無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光系統(tǒng)檢測(cè)小目標(biāo)時(shí)準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性低的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)YOLOv8的可見(jiàn)光小目標(biāo)檢測(cè)方法。方法：選取由主干網(wǎng)絡(luò)（Backbone）、頸部模塊（Neck）和頭部模塊（Head）組成的YOLOv8網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)框架構(gòu)建AGC-YOLO模型。首先，在Backbone部分融入卷積注意力模塊（convolutional block attention mod... （共6頁(yè)）