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基于YOLOv8改進的無人機露天目標檢測與計數 

一、環境配置與依賴安裝

二、核心代碼實現（帶詳細注釋）

1. 改進YOLOv8模型定義（添加注意力機制）

2. 無人機視角數據增強（drone_augment.py ）

3. 多目標跟蹤與計數（tracking_counter.py ）

4. 完整推理流程（main.py ）

三、關鍵技術優化點

四、數據集配置示例

前言

 目標檢測算法研究現狀分析 

基于檢測方法的目標計數研究現狀分析 

 基于回歸方法的目標計數研究現狀分析 

2 相關工作 

2.1 卷積神經網絡 

2.1.1 卷積層 

2.1.2 激活函數 

2.1.3 池化層 

2.1.4 歸一化層 

2.1.5 損失函數 

2.1.6 優化器 

2.2 殘差網絡 

2.3特征金字塔 

2.4 基于深度學習的目標檢測算法 

2.4.1 經典主干網絡 

2.4.2 YOLO系列目標檢測算法 

2.5 基于回歸的人群計數算法 

2.5.1 直接回歸人數的網絡模型 

2.5.2 間接回歸密度的網絡模型 

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本文篇幅較長，分為上下兩篇，下篇詳見無人機平臺下露天目標檢測與計數(續)

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