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摘要：本发明提供一种基于改进YOLOv8的低照度图像目标检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：获取低照度图像数据集，进行标注并划分为训练集、验证集和测试集；构建改进的YOLOv8低照度图像目标检测模型；其中，在主干网络中引入RepVGG重参数化模块，在C2f模块中引入GAM全局注意力机制，将主干网络中的SPPF模块替换为SPPFCSPC模块；在颈部网络中引入CARAFE轻量级上采样算子；将低照度图像数据集输入改进的YOLOv8低照度图像目标检测模型进行训练，并得到检测结果。本发明在改进的YOLOv8模型上进行低照度场景下的目标检测，能够提高检测的精确率和召回率。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的低照度图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取低照度图像数据集，进行标注并划分为训练集、验证集和测试集；步骤2，构建改进的YOLOv8低照度图像目标检测模型；其中，改进的YOLOv8低照度图像目标检测模型包括：在主干网络中引入RepVGG重参数化模块，替代主干网络的卷积模块；在C2f模块中引入GAM全局注意力机制，用C2f_GAM模块代替主干网络中的最后一个C2f模块；将主干网络中的SPPF模块替换为SPPFCSPC模块；在颈部网络中引入CARAFE轻量级上采样算子，代替Upsample上采样模块；步骤3，将低照度图像数据集输入改进的YOLOv8低照度图像目标检测模型进行训练，并得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 基于改进YOLOv8的低照度图像目标检测方法及装置
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