目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测
目录
知识储备
YOLO v8无人机拍摄视角小目标检测
数据集结构
环境部署说明
安装依赖
模型训练权重和指标可视化展示
训练 YOLOv8
PyQt5 GUI 开发
主窗口代码 main_window.py
使用说明
无人机目标跟踪
一、目标跟踪的基本原理
二、常用的目标跟踪算法
基于YOLOv8 + 图像分割优化
关键优化策略（基于VisDrone数据集实验验证）
1. 模型结构改进
2. 数据增强策略
3. 后处理优化
4. 训练技巧
三、性能优化建议
前言
国内外研究现状
2 相关技术理论
2.1 基于深度学习的目标检测算法
2.1.1 卷积神经网络
2.1.2 经典卷积神经网络模型
2.2 一阶段目标检测算法
2.2.1 SSD系列算法
2.2.2 RetinaNet
2.2.3 YOLO系列
3 OF-YOLO网络模型与改进
3.1 优化特征融合结构的OF-YOLO模型
3.1.1 YOLOv5网络结构
3.1.2 OF-YOLO网络结构
本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见面向无人机图像的小目标检测（续）