yolov8 水下激光条纹提取

### 使用YOLOv8进行水下激光条纹图像处理与特征提取 #### 方法概述 为了在水下环境中有效提取激光条纹，可以借鉴改进后的YOLO-v4网络结构并应用于YOLOv8框架。具体来说： - **特征映射优化**：采用细粒度YOLO特性替代原始的大规模信息网络，通过调整特征金字塔网络(FPN)+路径聚合网络(PANet)的连接模式来增强小目标检测能力[^1]。 - **残差连接改进**：引入DenseNet中的密集连接方式修改CSPDarknet架构，提升特征重用率和整体性能。 - **去冗余操作**：实施特定的操作以降低模型复杂度而不影响检测精度。 对于YOLOv8而言，在上述基础上还需考虑其特有的优势和技术特点来进行适配。例如，利用更先进的预训练权重初始化以及可能存在的新版本算法优化。 #### 实现步骤说明 ##### 数据准备 收集足够的带有标注框的水下激光条纹图片作为训练集。确保数据集中包含不同光照条件下的样本，以便更好地泛化到实际应用场景中。 ##### 模型配置文件设置 创建或编辑`.yaml`格式的配置文件定义输入尺寸、类别数等参数，并指定使用FPN+PANet结构以及其他必要的超参数调节选项。 ##### 训练过程 基于已有的高质量数据集对定制化的YOLOv8模型进行充分迭代直至收敛稳定；期间可定期验证测试集上的表现情况从而及时调整学习率等因素。 ##### 推理阶段 完成训练后保存最优权值用于后续部署推理任务。编写Python脚本加载该权值并对新的待测图像执行预测分析获取感兴趣区域坐标位置。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的Python代码片段演示如何调用ultralytics库里的YOLOv8接口完成基本的功能开发工作： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预先训练好的YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 开始训练流程 results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100) # 对单张图片做推断 image_path = 'test_image.jpg' detections = model(image_path).pred[0] for det in detections: box = det[:4].cpu().numpy() # 获取边界框的位置信息[xmin, ymin, xmax, ymax] conf = float(det[4]) # 得分置信度 cls_id = int(det[5]) # 类别索引 print(f'Bounding Box: {box}, Confidence Score:{conf:.2f}') ```