基于改进YOLOv8n的水下鱼类目标识别轻量化模型.docxVIP

基于改进YOLOv8n的水下鱼类目标识别轻量化模型

目录

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、YOLOv8n算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

三、水下鱼类目标识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

水下图像获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

鱼类目标特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

鱼类目标识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

四、改进YOLOv8n模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

模型改进思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

改进模型网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

五、模型训练与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

六、轻量化设计实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

轻量化设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

轻量化模型性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

七、模型应用与实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

模型应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

实验环境与平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

后续研究方向及展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

一、内容综述

随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，基于深度学习的实时目标检测系统在多个领域内得到了广泛应用。其中，YOLO系列目标检测算法因其出色的实时性能和较高的准确率而受到广泛关注。然而，传统的YOLO算法在水下环境中面临着诸多挑战，如光线不足导致的低分辨率图像、水波干扰导致的模糊图像以及复杂的水下环境背景等。为了克服这些挑战，本研究提出了一种基于改进YOLOv8n的轻量化模型，用于水下鱼类目标识别。该模型通过优化网络结构、减少参数数量和采用高效的数据增强策略，实现了对水下鱼类目标的准确识别与定位。

首先，我们针对传统YOLOv8n算法在水下环境下的性能瓶颈进行了深入分析。通过对大量水下图像数据集进行预处理和特征提取，我们发现光照不足和水波干扰是影响目标检测准确率的主要因素。为了解决这些问题，我们采用了一种自适应的亮度补偿机制和边缘保留滤波器，以提高图像质量并减少噪声干扰。同时，我们还引入了一种新的数据增强策略，包括旋转、缩放和平移等操作，以模拟不同视角下的水下环境。

其次，我们针对YOLOv8n算法中存在的计算效率问题进行了深入研究。