YOLOv8改进算法在遥感目标检测中的应用.docx

YOLOv8改进算法在遥感目标检测中的应用

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3遥感目标检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

YOLOv8算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1YOLOv8算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.3损失函数与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2YOLOv8算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.1速度与效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.2准确性与鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.3可扩展性与灵活性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3YOLOv8算法挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.1计算资源需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3.2数据预处理要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3.3模型训练与部署．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

遥感目标检测技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1遥感图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1.1图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1.2特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2目标检测算法比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.1传统算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.2.2现代算法评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.3遥感目标检测的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3.1农业监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3.2城市规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.3.3灾害评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

YOLOv8改进算法在遥感目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1YOLOv8改进算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.1算法优化点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.1.2性能提升措施探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2遥感目标检测流程改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.1数据预处理步骤优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.2模型训练流程调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.3应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．