＜项目代码＞YOLO小船识别＜目标检测＞

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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

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数据集介绍

https://blog.csdn.net/qq_53332949/article/details/147381833?spm=1011.2415.3001.5331数据集下载链接：

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：

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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：
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3.1 map@50指标

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3.2 P_curve.png

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3.3 R_curve.png

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3.4 results.png

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3.5 F1_curve

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3.6 confusion_matrix

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3.7 confusion_matrix_normalized

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3.8 识别效果图

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