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英文論文（sci）解讀復(fù)現(xiàn)【NO.18】基于DS-YOLOv8的目標(biāo)檢測(cè)方法用于遙感圖像

2年前作者：人工智能算法研究院分類：Toy博客閱讀(26)違法舉報(bào)

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此前出了目標(biāo)檢測(cè)算法改進(jìn)專欄，但是對(duì)于應(yīng)用于什么場(chǎng)景，需要什么改進(jìn)方法對(duì)應(yīng)與自己的應(yīng)用場(chǎng)景有效果，并且多少改進(jìn)點(diǎn)能發(fā)什么水平的文章，為解決大家的困惑，此系列文章旨在給大家解讀發(fā)表高水平學(xué)術(shù)期刊中的 SCI論文，并對(duì)相應(yīng)的SCI期刊進(jìn)行介紹，幫助大家解答疑惑，助力科研論文投稿。解讀的系列文章，本人會(huì)進(jìn)行 創(chuàng)新點(diǎn)代碼復(fù)現(xiàn)，有需要的朋友可關(guān)注私信我獲取。

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一、摘要

改進(jìn)的YOLOv8模型（DCN_C2f+SC_SA+YOLOv8[以下簡(jiǎn)稱DSYOLOv8]）旨在解決復(fù)雜遙感圖像任務(wù)中的目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)。它的目標(biāo)以克服限制，例如由中的ffxed卷積核引起的受限制的ffeldYOLO骨干網(wǎng)絡(luò)以及由空間和通道注意力融合機(jī)制不能適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)的特征分布。DS-YOLOv8模型在骨干網(wǎng)中引入了可變形卷積C2f（DCN_C2f）模塊以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的可接受ffeld的自適應(yīng)調(diào)整。此外，一個(gè)輕量級(jí)的SelfCalibratingShufffe注意力（SC_SA）模塊是為空間和通道注意力機(jī)制而設(shè)計(jì)的。這種設(shè)計(jì)選擇允許對(duì)上下文信息進(jìn)行自適應(yīng)編碼，防止功能丟失卷積迭代引起的細(xì)節(jié)和提高的表示能力。這種設(shè)計(jì)選擇允許對(duì)上下文信息進(jìn)行自適應(yīng)編碼，防止功能丟失由卷積迭代引起的細(xì)節(jié)，以及小物體特征。此外，DS-YOLOv8模型結(jié)合了動(dòng)態(tài)非單調(diào)焦點(diǎn)Wise IoU機(jī)制，并采用位置回歸損失函數(shù)來(lái)進(jìn)一步提高其性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DS-YOLOv8模型在各種公眾場(chǎng)合具有良好的性能數(shù)據(jù)集，包括RSOD、NWPU VHR-10、DIOR和VEDAI。平均值mAP@0.5實(shí)現(xiàn)的價(jià)值是分別為97.7%、92.9%、89.7%和78.9%。同樣，平均值mAP@0.5：觀察到0.95值分別為74.0%、64.3%、70.7%和51.1%。

二、網(wǎng)絡(luò)模型及核心創(chuàng)新點(diǎn)

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三、實(shí)驗(yàn)效果（部分展示）

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五、實(shí)驗(yàn)結(jié)論

通過(guò)利用不變特征提取功能在可變形卷積網(wǎng)絡(luò)（DCN）中，我們有增強(qiáng)了P3和P4的輕量級(jí)DCN_C2f模塊YOLOv8骨干網(wǎng)絡(luò)中的檢測(cè)。此修改能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)的接受能力進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整ffeld，便于更好地捕捉物體形狀和尺寸和增強(qiáng)多尺度的特征表示，被遮擋的和小的物體。

注：論文原文出自 DS-YOLOv8-Based Object Detection Method for Remote Sensing Images 本文僅用于學(xué)術(shù)分享，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系后臺(tái)作刪文處理。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-833189.html

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目標(biāo)檢測(cè)論文解讀復(fù)現(xiàn)之十六：基于改進(jìn)YOLOv5的小目標(biāo)檢測(cè)算法
前言此前出了目標(biāo)改進(jìn)算法專欄，但是對(duì)于應(yīng)用于什么場(chǎng)景，需要什么改進(jìn)方法對(duì)應(yīng)與自己的應(yīng)用場(chǎng)景有效果，并且多少改進(jìn)點(diǎn)能發(fā)什么水平的文章，為解決大家的困惑，此系列文章旨在給大家解讀最新目標(biāo)檢測(cè)算法論文，幫助大家解答疑惑。解讀的系列文章，本人已進(jìn)行創(chuàng)
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2024年02月03日
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2024年02月12日
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2024年02月08日
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