墙材码垛机器人目标检测

主要观点总结

本文主要介绍了对YOLOv8模型的改进，包括加权双向特征金字塔网络（WBiFPN）结构、注意力机制（CBAM）以及小目标检测头的改进。改进后的YOLOv8模型提高了目标检测的精度和泛化能力，特别是在处理墙砖数据集时表现优秀。

关键观点总结

关键观点1: WBiFPN结构的应用

为提高模型对复杂场景的处理能力，作者引入了WBiFPN结构，通过加权融合不同尺度的特征，增强了模型的特征提取能力。

关键观点2: CBAM注意力机制的应用

针对墙砖数据集中小目标易被忽略的问题，使用了CBAM注意力机制。该机制通过通道注意力模块和空间注意力模块，提高了模型对小目标的关注度，从而提高了小目标的检测能力。

关键观点3: 小目标检测头的改进

作者将浅层特征图的丰富信息直接传递给颈部网络，并与骨干网络的其他特征图进行融合，增强了对小目标特征的提取和利用，降低了小目标的漏检率。

关键观点4: 改进后的YOLOv8模型与原始YOLOv8的对比

改进后的YOLOv8模型在参数不变的条件下，具有更高的收敛速度和平均精度。通过与原始YOLOv8的对比实验，证明了改进后的模型在mAP指标上的优越性。

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