基于改进YOLOv8n的水下目标检测算法.docx

基于改进YOLOv8n的水下目标检测算法

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3.1水下目标检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.2YOLOv8n算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3.3改进YOLOv8n算法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

改进YOLOv8n算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.1网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.2数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.3损失函数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.4模型优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.1实验参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3.1检测精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3.2检测速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3.3模型鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

改进YOLOv8n算法在水下目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.内容概要

本文旨在探讨基于改进YOLOv8n的水下目标检测算法的研究与应用。首先，对传统YOLOv8n算法进行概述，分析其在水下目标检测中的局限性。随后，详细介绍所提出的改进方案，包括对网络结构、损失函数和训练策略的优化。接着，通过实验验证改进算法在水下场景中的有效性和鲁棒性，并与现有水下目标检测方法进行对比分析。总结本文的研究成果，展望未来水下目标检测技术的发展趋势，为水下智能监测和机器人导航等领域提供理论支持和实践指导。本文内容分为以下几个部分：1.引言；2.相关工作；3.改进YOLOv8n算法；4.实验结果与分析；5.结论与展望。

1.1研究背景

随着科技的发展，水下机器人在海洋探索、资源勘探和环境监测等方面发挥着越来越重要的作用。然而，由于水下环境的复杂性和恶劣性，传统的图像处理技术难以满足水下目标检测的需求，因此，开发高效准确的水下目标检测算法具有重要的现实意义。

YOLOv8n是一种基于区域卷积神经网络（R-CNN）的实时目标检测算法，它在多个领域取得了优异的性能。但是，对于水下环境，由于光线不足、水声干扰等因素，传统的YOLOv8n算法在水