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EPBC-YOLOv8：基于注意力机制的高效准确的改进YOLOv8水下检测器
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将通道和空间注意力集成到YOLOv8中，并在FasterPW模型中应用点卷积，以改善水下目标检测。使用CARAFE进行特征重组，URPC2019和URPC2020数据集的平均精度分别达到76.7%和79.0%，较原YOLOv8提高2.3%和0.7%。
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关键要点
- 本研究将通道和空间注意力集成到YOLOv8中。
- 在FasterPW模型中应用点卷积以改善水下目标检测。
- 使用CARAFE进行特征重组。
- 在URPC2019和URPC2020数据集上的平均精度分别达到76.7%和79.0%。
- 较原YOLOv8提高了2.3%和0.7%。
- 展示了在海洋生物检测中的精确性增强。
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