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基于YOLOv8的目標檢測算法改進研究

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摘  要：現(xiàn)有的目標檢測網(wǎng)絡往往存在結構復雜、參數(shù)量巨大的問題。因此，研究結構簡單、參數(shù)量少的高精度目標檢測算法，其重要性和價值不言而喻。YOLO系列算法作為深度學習時代具有代表性的單階段目標檢測算法，具有準確、高效和易于部署等特點，為目標檢測提供了非常好的理論及技術基礎。因此，文章在YOLOv8的基礎上對其卷積網(wǎng)絡進行改進，實驗結果證明，改進算法成功提升了檢測精度。（剩余9471字）

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