一种基于改进YOLOv8的机场跑道异物目标检测方法

其它领域

本发明涉及计算机视觉和深度学习领域，尤其涉及深度学习中数据预处理阶段采用RandAugment数据增强来丰富数据集和YOLOv8目标检测算法中损失函数的替换以及注意力模块的添加的相关研究和技术方案。通过将原有的损失函数CIOU替换为SIOU损失函数并且在YOLOv8的Neck部分添加新的注意力机制模块RACmix，加强了网络在复杂情况下对小目标的感知能力，修改后的网络模型结果提升了机场跑道异物检测的准确性和鲁棒性。