前言
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他目标检测算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。
一、解决问题
将目标检测算法的主干特征提取网络改为最新提出的LSKnet网络，可以动态调整其大的空间感受野，以更好地模拟遥感场景中各种物体的测距上下文，提高遥感图像的检测精度。
二、基本原理
摘要：最近对遥感目标检测的研究主要集中在改进定向边界盒的表示，但忽略了遥感场景中特有的先验知识。这种先验知识可能是有用的，因为微小的遥感对象可能会在没有充分参考长程上下文的情况下被错误地检测到，并且不同类型的对象所需的长程上下文可能会有所不同。在本文中，我们考虑了这些先验，并提出了大选择性内核网络（LSKNet）。LSKNet可以动态调整其大的空间感受野，以更好地模拟遥感场景中各种物体的测距上下文。据我们所知，这是首次在遥感目标检测领域探索大的选择性核机制。在没有铃声和口哨声的情况下，LSKNet在标准基准上设定了新的最先进的分数，即HRSC2016（98.46%mAP）、DOTA-1.0（81.85%mAP）和FAIR1M-v1.0（47.87%mAP）。基于类似的技术，我们在2022年大湾区国际算法竞赛中排名第二。
三、添加方法
部分代码如下所示，详细改进代码可私信我获取。
四、总结
预告一下：下一篇内容将继续分享深度学习算法相关改进方法。有兴趣的朋友可以关注一下我，有问题可以留言或者私聊我哦
PS：该方法不仅仅是适用改进YOLOv5，也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。
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