基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法

基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法

主講人：目錄01YOLOv8s算法概述02霧天環(huán)境對(duì)檢測(cè)的影響03改進(jìn)YOLOv8s算法設(shè)計(jì)04實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析05算法優(yōu)化與未來(lái)展望YOLOv8s算法概述01YOLOv8s算法簡(jiǎn)介實(shí)時(shí)性能優(yōu)化輕量級(jí)設(shè)計(jì)YOLOv8s通過(guò)減少模型參數(shù)和簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了在保持檢測(cè)精度的同時(shí)降低計(jì)算復(fù)雜度。該算法針對(duì)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)場(chǎng)景進(jìn)行了優(yōu)化，確保在霧天等復(fù)雜環(huán)境下仍能快速準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)。改進(jìn)的特征提取YOLOv8s引入了更先進(jìn)的特征提取技術(shù)，提高了在霧天等低能見(jiàn)度條件下的目標(biāo)檢測(cè)能力。YOLOv8s的性能特點(diǎn)YOLOv8s通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了更快的檢測(cè)速度，適用于實(shí)時(shí)視頻處理場(chǎng)景。實(shí)時(shí)性提升YOLOv8s針對(duì)邊緣計(jì)算和移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化，具有更小的模型尺寸和更低的計(jì)算需求。輕量級(jí)設(shè)計(jì)相比前代，YOLOv8s在保持高幀率的同時(shí)，提高了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確度，減少了誤檢和漏檢。準(zhǔn)確性增強(qiáng)010203YOLOv8s在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用YOLOv8s算法在實(shí)時(shí)交通監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別車輛和行人。實(shí)時(shí)交通監(jiān)控?zé)o人機(jī)搭載YOLOv8s算法可以實(shí)現(xiàn)空中目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤，適用于搜救和監(jiān)測(cè)任務(wù)。無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤在安防監(jiān)控中，YOLOv8s用于檢測(cè)異常行為或入侵者，提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。安防監(jiān)控系統(tǒng)霧天環(huán)境對(duì)檢測(cè)的影響02霧天視覺(jué)特性分析01霧天環(huán)境下，光線散射導(dǎo)致色彩飽和度降低，使得目標(biāo)檢測(cè)算法難以區(qū)分顏色相近的物體。色彩衰減02由于霧氣的散射作用，遠(yuǎn)處物體的對(duì)比度降低，使得目標(biāo)檢測(cè)算法難以識(shí)別細(xì)節(jié)特征。對(duì)比度下降03霧天條件下，物體邊緣信息被霧氣模糊，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)算法在邊緣檢測(cè)上性能下降。邊緣模糊霧天對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的挑戰(zhàn)霧天環(huán)境下，由于散射效應(yīng)，圖像對(duì)比度降低，使得目標(biāo)檢測(cè)算法難以區(qū)分前景和背景。降低圖像對(duì)比度01霧氣會(huì)吸收和散射光線，導(dǎo)致目標(biāo)顏色失真，影響基于顏色特征的目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確性。顏色失真問(wèn)題02霧天中遠(yuǎn)處物體被霧氣遮擋，近處物體邊緣模糊，給目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)定位和識(shí)別的難題。遮擋和模糊效應(yīng)03現(xiàn)有算法在霧天的表現(xiàn)霧天條件下，由于能見(jiàn)度降低，現(xiàn)有算法的檢測(cè)精度普遍下降，難以準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)。檢測(cè)精度下降01霧氣散射和吸收光線，導(dǎo)致目標(biāo)顏色和輪廓模糊，使得算法難以區(qū)分目標(biāo)與背景。目標(biāo)識(shí)別困難02霧天圖像的復(fù)雜性增加，現(xiàn)有算法需要更多時(shí)間處理圖像，導(dǎo)致檢測(cè)速度變慢。處理速度變慢03改進(jìn)YOLOv8s算法設(shè)計(jì)03算法改進(jìn)策略通過(guò)集成注意力模塊，改進(jìn)YOLOv8s算法能夠更好地關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。引入注意力機(jī)制01改進(jìn)特征融合方式，使不同尺度的特征信息更有效地結(jié)合，增強(qiáng)模型對(duì)小目標(biāo)和遮擋目標(biāo)的檢測(cè)能力。優(yōu)化特征融合策略02采用更先進(jìn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)擦除、顏色變換等，以提高模型在霧天等復(fù)雜環(huán)境下的泛化能力。增強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)03關(guān)鍵技術(shù)改進(jìn)點(diǎn)采用霧天圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，提高模型對(duì)霧天環(huán)境的適應(yīng)性和泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略調(diào)整損失函數(shù)，增強(qiáng)模型對(duì)霧天圖像中模糊目標(biāo)的識(shí)別能力，減少誤檢和漏檢。損失函數(shù)調(diào)整通過(guò)引入注意力機(jī)制，改進(jìn)YOLOv8s的特征提取能力，提升在霧天條件下的目標(biāo)檢測(cè)精度。特征提取優(yōu)化改進(jìn)后的性能評(píng)估檢測(cè)速度提升改進(jìn)后的YOLOv8s在保持高精度的同時(shí)，檢測(cè)速度得到顯著提升，適用于實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)。準(zhǔn)確率增強(qiáng)通過(guò)優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，改進(jìn)后的模型在多個(gè)霧天數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。魯棒性測(cè)試在不同霧天條件下進(jìn)行測(cè)試，改進(jìn)后的YOLOv8s顯示出更好的魯棒性，準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)。資源消耗分析評(píng)估改進(jìn)算法在不同硬件平臺(tái)上的資源消耗，確保其在有限資源下仍能高效運(yùn)行。實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析04實(shí)驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)集選用公開(kāi)的霧天圖像數(shù)據(jù)集，如FoggyCityscapes，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可比性。數(shù)據(jù)集選擇將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，確保模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)得到準(zhǔn)確評(píng)估。訓(xùn)練與驗(yàn)證劃分應(yīng)用隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)等技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)多樣性，提高模型在不同霧天條件下的泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法調(diào)整學(xué)習(xí)率、批大小等超參數(shù)，以獲得最佳的檢測(cè)性能。超參數(shù)調(diào)整實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比在霧天與晴天條件下，改進(jìn)的YOLOv8s算法展現(xiàn)出更高的檢測(cè)精度和更低的誤報(bào)率。對(duì)比不同天氣條件下的檢測(cè)性能與當(dāng)前流行的其他霧天目標(biāo)檢測(cè)算法相比，改進(jìn)YOLOv8s在處理速度和準(zhǔn)確率上均具有優(yōu)勢(shì)。與其他先進(jìn)算法的對(duì)比改進(jìn)后的YOLOv8s在霧天環(huán)境下目標(biāo)檢測(cè)的mAP（平均精度均值）提升了10%，速度也有所提高。與傳統(tǒng)YOLOv8s算法的性能比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，隨著霧度的增加，改進(jìn)YOLOv8s算法的檢測(cè)性能下降幅度小于傳統(tǒng)算法。不同霧度下的算法表現(xiàn)結(jié)果分析與討論實(shí)時(shí)性能評(píng)估新算法在保持高精度的同時(shí)，也優(yōu)化了處理速度，滿足了實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。魯棒性分析實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的YOLOv8s在不同密度的霧天環(huán)境下均表現(xiàn)出良好的魯棒性。檢測(cè)精度提升改進(jìn)后的YOLOv8s在霧天條件下，目標(biāo)檢測(cè)精度有顯著提升，減少了霧氣對(duì)識(shí)別的影響。對(duì)比傳統(tǒng)方法與傳統(tǒng)霧天圖像處理方法相比，基于YOLOv8s的算法在準(zhǔn)確率和速度上都有明顯優(yōu)勢(shì)。未來(lái)改進(jìn)方向盡管性能有所提升，但算法仍有改進(jìn)空間，如進(jìn)一步優(yōu)化在極端霧天條件下的表現(xiàn)。算法優(yōu)化與未來(lái)展望05算法優(yōu)化方向通過(guò)引入注意力機(jī)制或深度可分離卷積，提升模型在復(fù)雜霧天環(huán)境下的特征提取效率。增強(qiáng)特征提取能力設(shè)計(jì)更適應(yīng)霧天條件的損失函數(shù)，如結(jié)合霧天圖像特性進(jìn)行加權(quán)，以提高檢測(cè)精度。改進(jìn)損失函數(shù)設(shè)計(jì)應(yīng)用霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)，如暗通道先驗(yàn)或去霧算法，以擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)模型泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)霧天目標(biāo)檢測(cè)的挑戰(zhàn)在霧天條件下，目標(biāo)的輪廓和特征變得模糊不清，給準(zhǔn)確識(shí)別帶來(lái)挑戰(zhàn)。低能見(jiàn)度下的目標(biāo)識(shí)別難題霧天環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)需要快速響應(yīng)，以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)駕駛等應(yīng)用的需求。實(shí)時(shí)性能要求缺乏高質(zhì)量、多樣化的霧天數(shù)據(jù)集限制了算法的泛化能力和檢測(cè)精度的提升。數(shù)據(jù)集的多樣性與質(zhì)量算法需要適應(yīng)不同密度和類型的霧天環(huán)境，這對(duì)模型的魯棒性提出了更高要求。環(huán)境適應(yīng)性問(wèn)題未來(lái)研究趨勢(shì)預(yù)測(cè)01多模態(tài)數(shù)據(jù)融合結(jié)合雷達(dá)、紅外等傳感器數(shù)據(jù)，提高霧天目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。03實(shí)時(shí)性能優(yōu)化針對(duì)實(shí)時(shí)應(yīng)用需求，優(yōu)化算法以減少計(jì)算延遲，提升檢測(cè)速度和效率。02深度學(xué)習(xí)架構(gòu)創(chuàng)新探索新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以更好地適應(yīng)霧天環(huán)境下的視覺(jué)特征提取和目標(biāo)識(shí)別。04自適應(yīng)環(huán)境調(diào)整開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)霧天變化自動(dòng)調(diào)整參數(shù)的算法，以適應(yīng)不同霧度條件下的檢測(cè)需求?；诟倪M(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法(1)

內(nèi)容摘要01內(nèi)容摘要

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向之一。然而，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)模型在面對(duì)復(fù)雜環(huán)境（如霧天）時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)誤檢或漏檢的問(wèn)題。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種新的目標(biāo)檢測(cè)算法，該算法在保持YOLOv8s原有優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，通過(guò)一系列優(yōu)化措施提升了其在霧天等低光照條件下的表現(xiàn)。相關(guān)工作02相關(guān)工作

1.YOLOv8sYOLOv8s是YOLO系列中最新版本之一，它采用了最新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并且在訓(xùn)練過(guò)程中引入了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，使得模型在多種場(chǎng)景下都能取得較好的效果。2.霧天目標(biāo)檢測(cè)霧天條件下，由于光線被大量散射，導(dǎo)致目標(biāo)物與背景之間的對(duì)比度大大降低，從而影響了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。針對(duì)此問(wèn)題，現(xiàn)有的一些研究主要集中在利用深度學(xué)習(xí)方法來(lái)增強(qiáng)圖像的可見(jiàn)度或者開(kāi)發(fā)專門針對(duì)霧天的檢測(cè)算法。

改進(jìn)方案03改進(jìn)方案

1.模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化我們對(duì)YOLOv8s的基礎(chǔ)模型進(jìn)行了微調(diào)，加入了一些新的層，如卷積層、池化層以及殘差連接等，以提升模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)為了增強(qiáng)模型的泛化能力，我們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中增加了光照變化、遮擋物等條件下的樣本，以此來(lái)模擬真實(shí)世界中的各種可能情況。3.適應(yīng)性參數(shù)調(diào)整為了增強(qiáng)模型的泛化能力，我們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中增加了光照變化、遮擋物等條件下的樣本，以此來(lái)模擬真實(shí)世界中的各種可能情況。

實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析04實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

在公開(kāi)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果顯示，相較于原版YOLOv8s，我們的改進(jìn)算法在霧天條件下取得了顯著的效果提升，特別是在低光照環(huán)境下，誤檢率和漏檢率均有明顯下降。結(jié)論05結(jié)論

本文提出的一種基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)引入先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與優(yōu)化策略，在保持原有優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，顯著提升了在低光照條件下的目標(biāo)檢測(cè)性能。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探索如何將該算法應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中，以期為解決現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜問(wèn)題提供一種新的解決方案?；诟倪M(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法(2)

概要介紹01概要介紹

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)成為圖像識(shí)別領(lǐng)域的重要方向。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型因其卓越的實(shí)時(shí)性而廣受關(guān)注。YOLOv8s是該系列的最新版本，在目標(biāo)檢測(cè)精度和速度方面都有了顯著提升。然而，霧天等低能見(jiàn)度條件下，目標(biāo)檢測(cè)效果大打折扣。因此，如何提高在低能見(jiàn)度條件下的目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率，成為亟待解決的問(wèn)題。霧天目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)02霧天目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)

1.霧天環(huán)境導(dǎo)致可見(jiàn)度降低，使得目標(biāo)物體輪廓模糊不清，難以進(jìn)行精確識(shí)別。2.空氣中的霧氣粒子會(huì)散射光線，使得目標(biāo)物體反射光強(qiáng)度減弱，從而影響檢測(cè)性能。3.多樣化的背景和復(fù)雜多變的光照條件也給目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了額外的困難。改進(jìn)YOLOv8s的思路03改進(jìn)YOLOv8s的思路

2.推理階段1.特征提取部分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行特征提取，通過(guò)引入殘差模塊和注意力機(jī)制增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)低能見(jiàn)度條件下的目標(biāo)檢測(cè)能力。通過(guò)引入自適應(yīng)閾值調(diào)整策略，根據(jù)當(dāng)前場(chǎng)景的光照強(qiáng)度自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)結(jié)果的置信度閾值，以適應(yīng)不同能見(jiàn)度條件下的目標(biāo)檢測(cè)需求。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析04實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)中，我們使用了公開(kāi)的數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估改進(jìn)后的YOLOv8s算法在不同能見(jiàn)度條件下的性能。結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法在霧天等低能見(jiàn)度條件下取得了更好的檢測(cè)效果，能夠有效提升目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。結(jié)論05結(jié)論

本研究提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)引入先進(jìn)的特征提取技術(shù)和自適應(yīng)閾值調(diào)整策略，提高了在低能見(jiàn)度條件下的目標(biāo)檢測(cè)性能。未來(lái)的工作將進(jìn)一步優(yōu)化算法參數(shù)，使其適用于更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景?；诟倪M(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法(3)

簡(jiǎn)述要點(diǎn)01簡(jiǎn)述要點(diǎn)

霧天作為一種常見(jiàn)的氣象災(zāi)害，對(duì)交通安全和交通管理產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。傳統(tǒng)的霧天目標(biāo)檢測(cè)方法存在檢測(cè)準(zhǔn)確率低、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著成果，其中YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其檢測(cè)速度快、準(zhǔn)確率高而受到廣泛關(guān)注。然而，在霧天環(huán)境下，YOLOv8s等算法的檢測(cè)性能仍需進(jìn)一步提高。為此，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法，以解決霧天條件下目標(biāo)檢測(cè)的難題。改進(jìn)YOLOv8s算法02改進(jìn)YOLOv8s算法為了提高霧天目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，本文對(duì)YOLOv8s的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化。具體如下：（1）引入深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution，DSC）：DSC是一種輕量級(jí)卷積結(jié)構(gòu)，可以有效降低網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量和參數(shù)量，提高檢測(cè)速度。（2）增加注意力機(jī)制：在YOLOv8s的基礎(chǔ)上，引入注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注霧天環(huán)境下的關(guān)鍵區(qū)域，提高檢測(cè)精度。（3）改進(jìn)特征融合：采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征融合，使網(wǎng)絡(luò)在不同尺度的特征圖上都能進(jìn)行有效檢測(cè)。1.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化為了提高霧天目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，本文對(duì)YOLOv8s的損失函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。具體如下：（1）引入加權(quán)損失函數(shù)：針對(duì)霧天環(huán)境下不同目標(biāo)的遮擋程度，對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行加權(quán)，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注遮擋程度較低的目標(biāo)。（2）改進(jìn)IOU計(jì)算方法：在計(jì)算交并比（IntersectionoverUnion，IOU）時(shí)，考慮霧天條件下目標(biāo)的模糊程度，對(duì)IOU計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)。2.損失函數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析03實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

1.數(shù)據(jù)集本文采用數(shù)據(jù)集和DUT數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別對(duì)應(yīng)真實(shí)交通場(chǎng)景和室內(nèi)場(chǎng)景。2.實(shí)驗(yàn)結(jié)果通過(guò)在上述數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了改進(jìn)YOLOv8s算法在霧天目標(biāo)檢測(cè)方面的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：

結(jié)論04結(jié)論

本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)，提高了霧天條件下目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在霧天環(huán)境下具有較高的檢測(cè)性能，為霧天交通安全和交通管理提供了有力支持。未來(lái)，我們將進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高其在復(fù)雜霧天環(huán)境下的適應(yīng)性。基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法(4)

概述01概述

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)、智能監(jiān)控等應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)高精度的目標(biāo)檢測(cè)提出了更高的要求。然而，由于霧天天氣環(huán)境復(fù)雜，目標(biāo)物在圖像中的輪廓模糊，顏色飽和度低，這給目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8s的霧天目標(biāo)檢測(cè)算法。背景介紹02背景介紹

YOLOv8s是YOLO系列中最新版本之一，它具有強(qiáng)大的檢測(cè)能力，但在霧天環(huán)境下，其檢測(cè)效果并不理想。因此，我們