基于YOLOv8的水下目标检测
机器学习与深度学习的结课大作业，浅记一下。 安装YOLOv8是YOLO系列模型的较新版本。和其它版本不同的是，该仓库并非起名为YOLOv8，而是公司名ultralytics，因为他们想将此版本作为一个通用库，以方便调用和部署。 所以可以直接安装ultralytics的库，也可以选择下载源码：git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 数据预处理由于光线的选择性衰减与水中粒子散射问题，水下图像会表现出颜色扭曲、细节模糊、对比度低的问题。 光线在水中的传播衰减与陆地的传播衰减是不同的，它是一种不均匀的且依赖于波长特性的衰减。红光是可见光中波长最长的，在传播时，红光最先消失，所以水下的照片都会呈现出蓝色或者绿色的色调；同时不同水质中的微小颗粒也会在图像中引入一系列噪声，水体中的粒子对于光有反射作用，当其反射的光到达相机时会对所成的像产生散射效果，散射使成像的细节变得模糊影响图像的质量。 对数据增强的步骤如下: 分别定义了如下函数： channel_split：用于将给定图像的RGB通道分开，并生成三个新图像，每个图像...