【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机视觉，特别涉及一种基于yolov8架构的图像快速识别方法及系统。
技术介绍
1、在计算机视觉领域，目标检测任务是核心问题之一。yolo（youonlylookonce）系列模型以其快速和准确的目标检测能力而闻名。然而，随着模型规模的增大，计算资源的需求也随之增加。知识蒸馏技术通过将一个大型、复杂模型（教师模型）的知识传递给一个小型、简单模型（学生模型），在保持较小模型尺寸的同时提高其性能，已成为模型优化的重要研究方向。
2、传统技术中，深度学习模型尤其是大型模型在资源受限的环境中部署面临挑战。此外，小型模型虽然资源消耗较少，但性能通常低于大型模型。由于yolov8具有较高的检测速度，适用于需要实时反馈的场景，如视频监控、自动驾驶等。在当下自动驾驶如火如荼的大环境下，如何在保持算法模型在快速准确的目标检测能力前提下，进一步优化yolov8的性能，并扩展其在资源受限环境中的应用潜力。
技术实现思路
1、本公开旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种基于y...
【技术保护点】
1.一种基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述分类损失计算如下：
6.根据权利要求4所述的基于yolov8架构的图像...
【技术特征摘要】
1.一种基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于yolov8架构的图像快速识别方法，其特征在于，所述分类损失计算如下：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：师向群，范康，鲁宝儒，文光俊，
申请(专利权)人：电子科技大学中山学院，
类型：发明
国别省市：
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