基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法.docx

基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文档结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

遗留物品检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1遗留物品检测的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2遗留物品检测的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3遗留物品检测面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

YOLOv8算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2YOLOv8算法的架构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3YOLOv8算法的优势与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

改进YOLOv8算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3损失函数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.4模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

改进YOLOv8算法在遗留物品检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1实验数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.3对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.4结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

改进YOLOv8算法的优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.1模型复杂度优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.2实时性提升策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3算法鲁棒性增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.内容描述

本文旨在探讨基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法的研究与应用。随着物联网和智能视觉技术的发展，遗留物品检测在安防监控、智能仓储、智能家居等领域发挥着越来越重要的作用。传统的遗留物品检测方法往往存在检测速度慢、准确率低等问题，难以满足实际应用的需求。为此，本文提出了一种基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法。该算法首先对YOLOv8模型进行优化，提高其检测速度和准确率；其次，结合实际场景需求，对模型进行特征提取和融合，增强对遗留物品的识别能力；最后，通过实验验证了该算法在遗留物品检测任务中的有效性和优越性。本文的主要内容包括：

（1）对YOLOv8模型的结构进行改进，提升其检测性能；

（2）设计有效的特征提取和融合策略，增强遗留物品的识别能力；

（3）在多个实际场景中测试改进算法的性能，验证其有效性