Yolov8在高分辨率遥感图像目标检测中的应用研究

资源摘要信息:"基于yolov8实现小目标检测，在NWPU VHR-10和DOTA上测试.zip" 目标检测概述： 目标检测是计算机视觉的关键技术之一，目的是在图像中识别并定位出感兴趣的目标物体，并确定它们的类别。这通常包括了对于物体的分类和定位，以及考虑物体的大小、形状等属性。由于图像中物体的多样性及成像条件的变化（如光照、遮挡等），目标检测成为了计算机视觉中极具挑战性的研究领域。 核心问题分析： 目标检测的核心问题主要包括分类问题、定位问题、大小问题以及形状问题。分类问题要求算法能够判断图像中的物体属于哪个类别；定位问题要求算法能够准确指出物体在图像中的位置；大小问题和形状问题则关注物体的尺寸和形状差异，因为同一类别中的物体在不同场景下可能表现出不同的尺寸和形状。 算法分类与原理： 目标检测算法可以分为两大类，即Two-stage算法和One-stage算法。 ***o-stage算法：这类算法首先进行区域生成（Region Proposal），筛选出可能包含目标物体的区域（Region Proposal），然后通过卷积神经网络对这些区域进行样本分类。经典的Two-stage算法有R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）、Fast R-CNN和Faster R-CNN。 2. One-stage算法：这种类型的算法不需要预先生成区域提议，而是直接在网络中提取特征来预测物体的分类和位置。典型的One-stage算法包括YOLO（You Only Look Once）系列（如YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和RetinaNet等。YOLO算法将目标检测看作一个回归问题，将输入图像划分为多个区域，并一次性预测这些区域中的边界框和类别概率，通过卷积层提取图像特征，并通过全连接层输出预测结果。 应用领域： 目标检测技术已经广泛应用于多个领域，包括但不限于安全监控、交通监控、智能零售、机器人导航、医学影像分析等。在安全监控领域，如商场、银行等场合，目标检测能够实时监控环境，快速发现异常行为或物体，对于提升公共安全有着重要作用。 针对本次提供的文件内容，基于YOLOv8的目标检测研究在两个高分辨率遥感图像数据集上进行测试：NWPU VHR-10和DOTA。这些数据集包含了高分辨率航空图像中的人造地物目标，对于研究目标检测算法在小目标识别和定位的能力具有重要意义。YOLOv8作为最新的YOLO系列算法，在处理小目标检测方面可能会有新的改进和优化，能够提供更为准确和鲁棒的检测性能。