基于改进YOLOv8的红外船舶检测

作     者：王海群 魏培旭 解浩龙 左嘉炜 WANG Haiqun;WEI Peixu;XIE Haolong;ZUO Jiawei

作者机构：华北理工大学电气工程学院河北唐山063000 

出 版 物：《电光与控制》 (Electronics Optics & Control)

年 卷 期：2025年第32卷第1期

页      面：61-67页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省自然科学基金(F2021209006) 

主　　题：红外船舶检测 YOLOv8 注意力机制 BiFPN 

摘      要：针对现有红外船舶检测算法检测精度低和实时性不足问题,提出一种基于改进YOLOv8的红外船舶检测算法。首先,将设计的MCA机制引入到YOLOv8的主干网络,增强主干网络的多尺度特征提取能力;其次,对YOLOv8的检测头进行共享参数和重参数化设计,以此提升检测头的检测效率;然后,使用BiFPN结构改进YOLOv8的颈部网络,利用双向信息流和可学习权重加强网络的特征表达能力;最后,使用Faster Block对YOLOv8的C2f模块进行改进,保持精度的同时减少参数量,提升算法的检测速度。该算法在红外船舶数据集上测试,mAP值达到了93.1%,相比较原算法提高了2.5个百分点,参数量比原算法减少了32.6%。实验结果表明,改进后的算法比原算法有了较大提升,证明了改进算法的有效性。