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基于MobileNetv4优化的YOLOv8目标检测算法
目录
文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3技术现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4主要内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1目标检测基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2YOLO系列算法的发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3MobileNetv4网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.4国内外研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
MobileNetv4网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1混合卷积模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.2分组卷积优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.3指令集与模型宽度调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.4增强模型轻量化的设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
基于MobileNetv4的YOLOv8改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.1模型整体结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.2网络特征提取模块的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.3检测头轻量化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.4损失函数的改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
实验设计与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.1实验数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
5.2评价指标选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
5.3对比算法设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
5.4超参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
6.1定量性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
6.2定性效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
6.3参数量与速度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
6.4消融实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
讨论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
7.1算法优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
7.2应用前景探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
7.3未来改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
1.文档概述
本文档旨在介绍一种基于MobileNetv4优化版的YOLOv8目标检测算法。YOLOv8是一个广泛使用的目标检测模型，具有较高的检测精度和较高的实时性。为了进一步提高YOLOv8的性能，本文对MobileNetv4进行了优化，从而得到了一个更加优秀的目标检测模
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