基于YOLOv8的深度学习目标检测研究

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中文摘要：深度学习作为机器学习领域的关键分支,其核心在于构建精妙的人工神经网络结构,并通过训练模型来实现对特定数据的特征学习和有效处理,目前已广泛应用于计算机视觉领域.YOLOv8 算法的问世对计算机视觉的发展产生了巨大影响.本文对YOLOv8 算法基本原理的独特性、网络结构的优化和训练策略进行了深入的研究分析,并探究了从不同角度对分类模型进行评估的具体方法.通过研究分析最终得出了结论:YOLOv8 算法检测速度快、精度高、具有强大的通用性与可扩展性,在当今许多重要领域都具有良好的应用前景.

作者：

陈妍

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作者单位：

福建师范大学计算机与网络空间安全学院

关键词：

深度学习 YOLOv8 目标检测评价指标应用前景

出版年：

2024

消费电子

中国电子商会

消费电子

影响因子：0.076

ISSN：1674-7712

年,卷(期)：2024.(5)

参考文献量7