| 融入注意力机制的改进YOLOv8n低空飞行器检测技术 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6089 K | |
| 標(biāo)簽： 小型低空飞行器 YOLOv8n AKConv卷积 | |
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| 文檔介紹：针对小型低空飞行器在复杂环境中检测难的问题，提出了一种基于改进YOLOv8n模型的视觉检测方法。通过引入轻量级的AKConv卷积模块、SEAM通道空间混合域注意力模块和排斥损失函数，构建了YOLOv8-SE模型，并利用自制数据集进行训练与测试。AKConv模块通过动态调整卷积核的采样位置提升了特征提取的灵活性，SEAM模块增强了关键特征的捕捉能力，排斥损失函数则改善了遮挡环境下的检测精度。实验结果表明，相较于传统模型，YOLOv8SE在多个评价指标上均表现优异。该研究为低空飞行器检测领域提供了一种高效、可靠的解决方案，为资源受限设备上的深度学习模型优化提供了新思路。 | |
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