目录

 3.2 损失函数的改进

3.3 Anchor boxes的更新

实验与结果分析

4.1 数据集介绍

4.2 自制数据集

4.2.1 收集样本集

4.2.2扩充样本集

4.2.3 制作数据集

4.3 实验环境

4.4 实验评价指标

4.5 实验训练

4.6实验分析

4.6.1数据扩充的实验对比

4.6.2 网络结构的优化

4.6.3 锚框的选择

4.6.4 算法的对比实验

昆虫生长阶段识别系统的实现

5.1 系统任务需求

5.2 系统架构设计

5.2.1 功能设计

5.2.2 流程设计

5.2.3 UI设计

知识拓展

基于YOLOv8的昆虫生长阶段小目标检测

1. 安装必要的库和工具

2. 准备数据集

数据集格式

数据集组织结构

3. 数据加载器

4. 定义YOLOv8模型

5. 定义损失函数

6. 训练循环

7. 推理与评估

8. 可视化结果

9. 完整实现示例

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于卷积神经网络的昆虫 生长阶段小目标检测方法研究

 3.2 损失函数的改进

本文设计的原损失函数如下： 
YOLOv3的损失函数公式是输出向量与真实图像向量的均方和误差，在求边界框