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基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法.docxVIP

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基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法

目录

一、内容描述...............................................3

背景介绍................................................4

研究目的与意义..........................................5

二、YOLOv8相关基础知识.....................................6

YOLO系列算法概述........................................7

1.1YOLOv1YOLOv7发展历程...................................8

1.2YOLOv8新特性及改进点...................................9

YOLOv8算法原理.........................................11

2.1网络结构..............................................12

2.2损失函数..............................................12

2.3预测流程..............................................15

三、遗留物品检测算法研究..................................16

遗留物品检测概述.......................................17

1.1遗留物品定义与分类....................................17

1.2遗留物品检测的重要性与挑战............................18

基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法研究...................19

2.1算法改进思路..........................................21

2.2改进的具体实现........................................21

2.3改进算法的性能分析....................................22

四、实验设计与结果分析....................................23

数据集介绍.............................................24

1.1数据集来源及规模......................................25

1.2数据集处理与标注......................................26

实验设置...............................................27

2.1实验环境..............................................29

2.2实验参数设置..........................................30

2.3实验流程..............................................31

结果分析...............................................33

3.1评价指标..............................................34

3.2实验结果对比..........................................36

3.3误差分析与优化方向....................................37

五、系统实现与应用........................................38

系统架构与设计.........................................39

1.1系统功能模块划分......................................40

1.2系统工作流程..........................................41

系统实现细节...........................................42

2.1界面设计..............................................43

2.2

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