＜项目代码＞YOLO小船识别＜目标检测＞
项目代码下载链接YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测题目转化为一个回归题目，能够在一次前向流传过程中同时完成目标的分类和定位使命。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速率和实时性。
1.数据集介绍
数据集详情请阅读博主写的博客
数据集介绍https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.8/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=P1C7https://blog.csdn.net/qq_53332949/article/details/147381833?spm=1011.2415.3001.5331数据集下载链接：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/77c5253c7c2144d28833e7f8640c3b0d.jpeg
2.YOLOv8模型结构
YOLOv8的结构主要分为三部分：Backbone、Neck和Head。
- Backbone
[*]用于提取输入图像的特征。YOLOv8采用了多种轻量化的卷积模块（如CSP模块）和扩展卷积（Depthwise Separable Convolution），提拔了特征提取的速率和服从。
[*]它能够有效地捕获不同尺度和不同特征条理的信息。
- Neck
[*]用于融合多尺度特征，实现对小目标的更好检测。YOLOv8中常用的Neck是PAN（Path Aggregation Network）和FPN（Feature Pyramid Network）的联合，能够更好地通报底层和顶层特征，进步对目标的检测精度。
- Head
[*]负责终极的目标检测和分类使命。YOLOv8的Head包括分类分支和边界框回归分支。分类分支输出每个候选地区的类别概率，边界框回归分支则输出检测框的位置和巨细。
[*]YOLOv8采用了Anchor-Free的筹划，使得模型可以在不需要预设锚框的环境下进行检测，淘汰了盘算复杂度，并提拔了检测精度。
YOLOv8模型的团体结构如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/70d4f5cba1204e9590a8c0e1b6ef3a8a.jpeg
3.模型训练效果
YOLOv8在训练结束后，可以在runs目录下找到训练过程及效果文件，如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8ddbcb82a5a54a40b20627111b8ed999.png
3.1 map@50指标
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ecf7f7cfcf864fcab5b1c30dbfb35e0e.png
3.2 P_curve.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/49077c5cafd24642b167d937e35aad46.png
3.3 R_curve.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6aeb026f229144a282077ab1d9610ec7.png
3.4 results.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ee00306e90a74ca4a892e868ff702906.png
3.5 F1_curve
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/117154984e164510a44a0a068e9cd545.png
3.6 confusion_matrix
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/de0081b8e3cb4bb7840540f3a3a6a09c.png
3.7 confusion_matrix_normalized
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3478827db8b74cb2bd272666678a9e7d.png
3.8 识别效果图
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3e4c8e84d5724c8bbb7eb17626d6fe46.jpeg
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]