一种基于YOLOv8改进的红外图像目标检测方法

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一种基于YOLOv8改进的红外图像目标检测方法
申请号:CN202510082444
申请日期:2025-01-17
公开号:CN120032105A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于yolov8改进的红外图像目标检测方法,包括加载红外图像目标检测数据集,缩放分辨率,并将标注文件格式标准化,转换成yolo训练格式,划分训练集和测试集;构建基于yolov8的深度神经网络模型,并对主干网络引入坐标注意力模块,获得改进的yolov8目标检测神经网络;训练教师模型:采用yolov8‑s网络训练教师模型,保存模型,并训练yolov8‑x教师模型作对比组;训练学生模型:采用最小规模网络yolov8‑n作为学生模型,将教师模型的对分数特征从教师模型通过知识蒸馏提取到学生模型,然后进行训练,保存模型;最后,利用改进的yolov8网络训练得到的学生模型对红外图像进行识别,获取检测结果。本发明对主干网络引入坐标注意力模块,通过知识蒸馏训练得到的目标检测模型。
技术关键词
教师 学生 深度神经网络模型 注意力 更新网络参数 图像 蒸馏 传播算法 融合特征 Softmax函数 模块 坐标 特征金字塔网络 通道 检测头 CSP结构 神经网络结构 分辨率 感知特征