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基于改进YOLOv8的道路交通小目标车辆检测算法
目录
一、内容概述................................................3
1.研究背景与意义........................................3
2.国内外研究现状........................................4
3.论文研究目的与内容概述................................5
二、基础理论及技术介绍......................................6
1.YOLOv8算法原理........................................7
1.1网络结构...........................................9
1.2损失函数..........................................10
1.3预测流程..........................................11
2.道路交通场景分析.....................................12
2.1道路场景特点......................................13
2.2小目标车辆检测难点................................15
3.相关技术介绍.........................................16
3.1目标检测算法概述..................................17
3.2深度学习在目标检测中的应用........................18
3.3其他改进技术......................................20
三、改进YOLOv8算法设计.....................................21
1.算法改进思路.........................................22
1.1针对小目标车辆检测的优化策略......................23
1.2网络结构改进方案..................................23
1.3损失函数优化方法..................................25
2.改进YOLOv8网络结构细节...............................26
2.1特征提取网络......................................27
2.2特征融合策略......................................28
2.3输出层设计........................................29
3.损失函数设计与优化...................................30
3.1分类损失函数......................................32
3.2边界框回归损失函数................................33
3.3IoU损失函数的应用与优化...........................34
四、算法实现与实验.........................................35
1.数据集准备与处理.....................................37
1.1数据集来源及标注..................................38
1.2数据增强方法......................................39
1.3数据预处理流程....................................40
2.实验设置与参数配置...................................41
2.1实验环境与框架....................................43
2.2参数配置细节.............................
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