基于改進(jìn)YOLOv8算法的遙感圖像目標(biāo)檢測

摘要： 針對(duì)遙感圖像目標(biāo)檢測算法漏檢和誤檢率高、目標(biāo)定位不精確、無法準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)類別等問題，提出一種基于改進(jìn)YOLOv8的目標(biāo)檢測算法。為提高模型的損失函數(shù)對(duì)梯度分配的靈活性，適應(yīng)各種形狀和尺寸的物體，設(shè)計(jì)了非單調(diào)聚焦機(jī)制與邊界框幾何因素相結(jié)合的邊界框回歸損失函數(shù)；為擴(kuò)大模型的感受野并削弱遙感圖像背景對(duì)檢測目標(biāo)的影響，采用全局注意力機(jī)制與殘差塊結(jié)合的方式，設(shè)計(jì)了殘差全局注意力機(jī)制；為使...