基于YOLOv8n的轻量级算法在鱼类检测中的应用探索.docx

基于YOLOv8n的轻量级算法在鱼类检测中的应用探索

目录

基于YOLOv8n的轻量级算法在鱼类检测中的应用探索（1）．．．．．．．．．4

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1鱼类检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2YOLOv8n算法的应用与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

研究目的与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2研究任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、YOLOv8n算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

YOLO系列算法发展历史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1YOLO算法基本原理及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2YOLOv8n算法的创新与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

YOLOv8n算法架构解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1输入与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2网络结构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3输出与后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

三、基于YOLOv8n的轻量级算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

算法设计思路及流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.1设计原则与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.2设计流程简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

轻量级算法关键技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1模型压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2计算优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3识别速度提升技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

四、在鱼类检测中的应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

鱼类检测数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.1数据集来源及规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.2数据集划分与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

基于YOLOv8n的鱼类检测模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1模型输入准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2模型训练与调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3模型评估指标及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

实际应用效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1检测准确率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.2运行速度及性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.3实际应用场景展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

五、优化策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

基于YOLOv8n的轻量级算法在鱼类检测中的应用探索（2）．．．．．．．．3