基于改進YOLOv8的紅外小目標檢測算法研究

摘要： 針對復雜背景下紅外小目標識別錯誤率高，模型回歸損失較大的問題，提出一種改進的算法YOLOv8＿SG(Smallgoals)。通過構建小目標檢測層、引入SA注意力機制與WIoU＿v3損失函數，使算法能夠融合更深層特征，具有更大的感受野，并且降低了訓練樣本標注質量不均衡的影響，提高了預測框的位置精度，增強了對小目標的檢測能力。實驗結果表明，改進后的算法m AP由0.8514提升到0... （共7頁）