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基于YOLOv8与改进ResNet50的电子元器件检测与分类.docxVIP

基于YOLOv8与改进ResNet50的电子元器件检测与分类.docx

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    基于YOLOv8与改进ResNet50的电子元器件检测与分类

    目录

    基于YOLOv8与改进ResNet50的电子元器件检测与分类（1）．．．．．．．．4

    内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

    研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

    目标问题描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

    文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

    方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

    基于YOLOv8的电子元器件检测算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

    改进ResNet50的设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

    ResNet50模型结构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

    对ResNet50进行优化以提高性能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

    数据集及预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

    数据集选择与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

    数据增强技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

    数据集分割与标签制作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

    实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

    训练环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

    模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

    测试数据集评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

    结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

    检测结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

    分类精度对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

    基于YOLOv8与改进ResNet50的电子元器件检测与分类（2）．．．．．．．21

    一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

    1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

    1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

    1.3研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

    二、相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

    2.1卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

    2.2YOLO系列算法发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

    2.3ResNet架构及其改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

    2.3.1ResNet基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

    2.3.2改进策略综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

    2.3.3应用于本研究的改进方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

    三、系统设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

    3.1系统总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

    3.2数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

    3.2.1数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

    3.2.2数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

    3.3

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