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YOLOv8s
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深度学习模型利用卫星夜光数据检测“暗船”
研究人员开发了一个名为 YOLO11 的深度学习模型，利用夜间灯光卫星图像来检测渔船。该双分支架构同时处理全色和 RGB 数据，取得了高性能指标，包括 0.96 的 mAP@50。当应用于印度海岸时，该模型识别出超过 31,000 艘船只实例，其中大部分（77.3%）被识别为可能未传输 AIS 的“暗船”。研究还显示，捕捞活动高峰期在 1 月至 4 月之间，集中在海岸线 50-100 公里范围内。
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改进的YOLOv8s模型提升了课堂学生行为识别能力
研究人员基于YOLOv8s架构开发了一种名为ALC-YOLOv8s的改进学生课堂行为识别模型。该新模型解决了课堂环境中密集目标、遮挡和类别不平衡等挑战。通过引入SPPF-LSKA进行特征提取和ATFLoss以更好地学习少数类，ALC-YOLOv8s模型相比基线模型在mAP50上提高了1.8%，在mAP50-95上提高了2.1%。