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改进YOLOv8在火灾图像分类中的应用研究
目录
改进YOLOv8在火灾图像分类中的应用研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据收集与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2数据集划分与特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3数据增强技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
模型构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1YOLOv8架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.3模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.2对比实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.3实验结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.2不足之处与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
改进YOLOv8在火灾图像分类中的应用研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．28
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
1.1火灾图像分类的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.2YOLOv8在火灾图像分类中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.1国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2相关研究存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.3研究趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
二、火灾图像数据集及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
火灾图像数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
1.1数据集来源与规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.2数据集内容分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.3数据集标注与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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