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提升YOLOv8在绝缘子缺陷检测中的性能

目录

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2绝缘子缺陷检测技术现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3YOLOv8目标检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4本文研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、YOLOv8算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1目标检测基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3YOLO系列算法发展脉络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.4YOLOv8网络结构详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.5YOLOv8损失函数分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

三、基于绝缘子缺陷检测的数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2图像标注规范与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3数据增强策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.4数据集划分与标注工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

四、YOLOv8在绝缘子缺陷检测中的性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1模型结构参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1.1网络深度与宽度的调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1.2激活函数的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1.3损失函数的改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2针对性训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2.1迁移学习应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2.2自适应学习率调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.2.3损失函数权重分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.3迁移学习与微调技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.3.1预训练模型的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.3.2微调参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.4专用硬件加速．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.4.1GPU与TPU的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.4.2算法优化库选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.2评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.2.1常用检测指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

5.2.2缺陷检测特定指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.3对比实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.3.1与其他目标检测算法对