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1、YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。其主要网络结构如下: 通过网络上搜集关于火焰及烟雾的各类图片,并使用LabelMe标注工具对每张图片中的目标边框(Bounding Box)及类别进行标注。一共包含979张图片,其中训练集包含877张图片,验证集包含47张图片,测试集包含55张图片部分图像及标注。 |
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