此前出了目标检测算法改进专栏，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发表高水平学术期刊中的 SCI论文，并对相应的SCI期刊进行介绍，帮助大家解答疑惑，助力科研论文投稿。解读的系列文章，本人会进行 创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我获取。

一、摘要

改进的YOLOv8模型（DCN_C2f+SC_SA+YOLOv8[以下简称DSYOLOv8]）旨在解决复杂遥感图像任务中的目标检测挑战。它的目标以克服限制，例如由中的ffxed卷积核引起的受限制的ffeldYOLO骨干网络以及由空间和通道注意力融合机制不能适应输入数据的特征分布。DS-YOLOv8模型在骨干网中引入了可变形卷积C2f（DCN_C2f）模块以实现对网络的可接受ffeld的自适应调整。此外，一个轻量级的SelfCalibratingShufffe注意力（SC_SA）模块是为空间和通道注意力机制而设计的。这种设计选择允许对上下文信息进行自适应编码，防止功能丢失卷积迭代引起的细节和提高的表示能力。这种设计选择允许对上下文信息进行自适应编码，防止功能丢失由卷积迭代引起的细节，以及小物体特征。此外，DS-YOLOv8模型结合了动态非单调焦点Wise IoU机制，并采用位置回归损失函数来进一步提高其性能。实验结果表明，DS-YOLOv8模型在各种公众场合具有良好的性能数据集，包括RSOD、NWPU VHR-10、DIOR和VEDAI。平均值mAP@0.5实现的价值是分别为97.7%、92.9%、89.7%和78.9%。同样，平均值mAP@0.5：观察到0.95值分别为74.0%、64.3%、70.7%和51.1%。

二、网络模型及核心创新点

三、实验效果（部分展示）

五、实验结论

通过利用不变特征提取功能在可变形卷积网络（DCN）中，我们有增强了P3和P4的轻量级DCN_C2f模块YOLOv8骨干网络中的检测。此修改能够对网络的接受能力进行自适应调整ffeld，便于更好地捕捉物体形状和尺寸和增强多尺度的特征表示，被遮挡的和小的物体。

注：论文原文出自 DS-YOLOv8-Based Object Detection Method for Remote Sensing Images 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理。

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