【目标检测论文解读复现NO.37】基于改进的 YOLOv8 变电设备红外图像检测_yolo v8 论文

 前言
此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。本文仅对论文代码实现，如果原文章的作者觉得不方便，请联系删除，尊重每一位论文作者。 

一、摘要

针对现在变电站电气设备红外图像远距离、小目标的检测特点，本文提出了一种改进的 YOLOv8 模型检测方法。改进后的 YOLOv8 模型引入了 CA 注意力机制模块，加强了网络模型的特征提取和特 征融合能力，将 YOLOv8 原模型损失函数 CIoU 改进为 SIoU 以降低模型的误判率，并添加一个针对 远距离、小目标的检测头 YOLO-Head。通过对 YOLOv8 三个方面的改进，变电设备红外图像目标检 测的平均检测精度 mAP 从由 89.28%提高到 93.57%，其 P-R（精准度-召回率）综合指标提高了 3.2%。

二、网络模型及核心创新点

这篇文章创新点比较简单，应用方向上比较新一些，还有个柱状图展示比较少见。总体来说，还是篇很不错的文章。

注：论文原文出自 鲁玲，李明良，熊威，龚康，马辉，张鑫．基于改进的 YOLOv8 变电设备红 外图像检测[J/OL]．红外技术

解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现。