優(yōu)化改進(jìn)YOLOv8無人機(jī)視角下目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)無人機(jī)視角下的目標(biāo)存在多尺度、目標(biāo)小、被遮擋與背景復(fù)雜等問題，提出了一種基于動(dòng)態(tài)樣本注意力尺度序列的YOLOv8改進(jìn)算法BDAD-YOLO。通過引入BiFormer的思想來改造原模型骨干結(jié)構(gòu)，提高模型對(duì)關(guān)鍵信息的關(guān)注度，更好地保留目標(biāo)細(xì)粒度細(xì)節(jié)信息。由于目標(biāo)存在大小、位置等多變性，傳統(tǒng)卷積并不能很好地處理這一情況，因此基于DCN(deformable convolution... （共12頁）