基于改進(jìn)YOLOv8的多波束水柱圖像氣泡羽狀流檢測(cè)

摘要： 針對(duì)多波束水柱圖像中氣泡羽狀流樣本集小、檢測(cè)困難的問(wèn)題，提出了一種基于YOLOv8和注意力機(jī)制的改進(jìn)模型：在YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)框架的主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)中加入三個(gè)相同的注意力機(jī)制模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分別加入不同的四種注意力機(jī)制模塊得到的四個(gè)改進(jìn)模型相較于原始模型的準(zhǔn)確度都有提升，其中YOLOv8＿TCA效果最佳，mAP0.5:0.95達(dá)到了66.7%,較原始模型提升了2.7%,... （共4頁(yè)）