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基于YOLOv8的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法
目录
1.内容概括................................................2
1.1研究背景.............................................2
1.2研究意义.............................................3
1.3国内外研究现状.......................................4
2.相关技术介绍............................................6
2.1YOLOv8算法概述.......................................7
2.2水下人体声呐图像特点.................................8
2.3轻量化算法研究.......................................9
3.系统设计...............................................10
3.1系统架构............................................12
3.2数据预处理..........................................13
3.2.1图像增强........................................14
3.2.2数据标准化......................................15
3.3目标检测算法设计....................................16
3.3.1网络结构........................................17
3.3.2损失函数设计....................................18
3.3.3优化策略........................................19
4.实验与分析.............................................20
4.1数据集准备..........................................21
4.2实验环境与参数设置..................................22
4.3实验结果分析........................................23
4.3.1检测精度分析....................................24
4.3.2实时性分析......................................25
4.3.3轻量化效果分析..................................27
5.性能评估...............................................28
5.1检测精度评估........................................29
5.2实时性评估..........................................30
5.3轻量化性能评估......................................31
1.内容概括
本文主要针对水下环境中的声呐图像实时目标检测问题，提出了一种基于YOLOv8的轻量化算法。该算法旨在通过优化YOLOv8模型结构，降低计算复杂度，从而实现高效的水下人体声呐图像目标检测。文章首先对水下声呐图像的特点和挑战进行了分析，随后详细介绍了YOLOv8模型的原理及其在目标检测领域的应用。在此基础上，通过对YOLOv8模型进行轻量化改造，本文提出了一种新的算法，该算法在保证检测精度的同时，显著提升了检测速度，适用于实时水下人体检测任务。此外，文章还通过实验验证了所提算法的有效性，并与其他轻量化目标检测算法进行了对比分析，为水下声呐图像实时目标检测提供了新的技术途径。
1.1研究背景
随着水下探测技术的不断发展，水下环境的安全监测和资源勘探等领域对水下目标检测技术提出了更高的要求。传统的声呐图像目标检测方法通常依赖于复杂的信号处理算法和大量的计算资源，这在实际应用中存在着实时性差、功耗高、设备成本高
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