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基于改進(jìn)YOLOv8的森林火災(zāi)探測技術(shù)研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：3704 K
標(biāo)簽： YOLOv8 森林火災(zāi)探測圖像分析
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文檔介紹：森林火災(zāi)探測是當(dāng)前的一個重點研究方向，然而，真實的森林火災(zāi)場景中存在大量的負(fù)樣本數(shù)據(jù)，嚴(yán)重影響目標(biāo)探測的性能，同時邊端側(cè)部署需要更加輕量化的模型。針對這一問題,提出了一種改進(jìn)的YOLOv8方法，該方法首先引入EfficientViT模塊到骨干網(wǎng)絡(luò)（Backbone），通過級聯(lián)分組注意力模塊，減少計算開銷；然后，在頭部網(wǎng)絡(luò)（Head）中引入CBAM模塊，對骨干網(wǎng)絡(luò)提取的特征進(jìn)行特征增強，同時抑制噪聲和無關(guān)信息；最后針對數(shù)據(jù)集的低質(zhì)量樣本，引入Wise-IoU損失函數(shù)，增強數(shù)據(jù)集訓(xùn)練效果。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的YOLOv8模型對森林火災(zāi)的檢測精度達(dá)到79.5%，檢測速度達(dá)到75 FPS，整個模型的參數(shù)量降低了5.7%，對森林火災(zāi)探測具有重要意義。
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