目标检测YOLO实战应用案例100讲- 无人机平台下露天目标检测与计数

目录

知识储备

基于YOLOv8改进的无人机露天目标检测与计数 

一、环境配置与依赖安装

二、核心代码实现（带详细注释）

1. 改进YOLOv8模型定义（添加注意力机制）

2. 无人机视角数据增强（drone_augment.py ）

3. 多目标跟踪与计数（tracking_counter.py ）

4. 完整推理流程（main.py ）

三、关键技术优化点

四、数据集配置示例

前言

 目标检测算法研究现状分析 

基于检测方法的目标计数研究现状分析 

 基于回归方法的目标计数研究现状分析 

2 相关工作 

2.1 卷积神经网络 

2.1.1 卷积层 

2.1.2 激活函数 

2.1.3 池化层 

2.1.4 归一化层 

2.1.5 损失函数 

2.1.6 优化器 

2.2 残差网络 

2.3特征金字塔 

2.4 基于深度学习的目标检测算法 

2.4.1 经典主干网络 

2.4.2 YOLO系列目标检测算法 

2.5 基于回归的人群计数算法 

2.5.1 直接回归人数的网络模型 

2.5.2 间接回归密度的网络模型 

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见无人机平台下露天目标检测与计数(续)

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