yolov8检测的相关论文
时间: 2025-05-15 21:57:46 浏览: 19
### 关于YOLOv8目标检测算法的相关学术论文
YOLOv8 是一种先进的实时目标检测框架,基于其前代版本进行了多项改进。以下是几篇与 YOLOv8 或者类似的先进目标检测技术密切相关的学术论文:
#### 1. **Patch-Level Augmentation for Object Detection in Aerial Images**
这篇论文探讨了一种针对空中图像的目标检测增强方法,提出了在补丁级别上进行数据增强的技术,从而显著提高了模型性能[^1]。虽然该研究主要集中在无人机拍摄的图像上,但它所采用的数据增强策略可以为 YOLOv8 的应用提供重要启发。
#### 2. **DOTA8 Dataset Introduction**
DOTA8 数据集是一个小型但功能强大的定向目标检测数据集,适用于测试和调试对象检测模型。Ultralytics 提供的支持文档表明,这种数据集非常适合用于验证 YOLOv8 模型的有效性和鲁棒性[^2]。因此,在探索 YOLOv8 性能时,可以考虑利用此类数据集来评估模型表现。
#### 3. **Anomaly Classification with Full Supervision**
尽管此论文的核心在于异常分类器的设计及其在无监督学习中的潜在用途,它也提到了如何通过特征提取器和分类器联合工作实现更精确的结果[^3]。这一机制可能间接应用于提升 YOLOv8 对罕见类别或复杂场景下的识别能力。
此外,值得注意的是,YOLO 家族系列本身也有许多经典的研究成果值得参考,例如:
- Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A.: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (CVPR 2016)[^4].
- Ge Z., Liu W., Yang M.-H.: Anchor-Free Rotated Box Detection Networks (ECCV 2018)[^5].
这些基础性的贡献奠定了现代快速目标检测系统的理论和技术基石,并且对于理解 YOLOv8 的设计原理具有重要意义。
```python
import ultralytics
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # Load pre-trained model
results = model.train(data='coco.yaml', epochs=100) # Train on COCO dataset
```
上述代码片段展示了如何加载预训练好的 YOLOv8 模型并对其进行微调的过程。
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