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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.06472

目录

一、论文结构概述

二、创新点总结

三、创新点结构与原理

1. YO-CSA网络架构

2. 3D追踪系统流程

四、代码复现要点

1. 环境配置

2. 关键代码模块

3. 数据集准备

五、仿真结果分析

1. 检测性能对比

2. 追踪效果

六、应用场景

总结

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一、论文结构概述

本文围绕羽毛球轨迹实时追踪问题展开，提出了一种基于改进YOLOv8的检测网络（YO-CSA）和集成多模块的3D轨迹追踪系统。全文结构如下：

1. ​摘要

   • 提出YO-CSA检测网络，结合上下文与空间注意力机制提升检测精度（mAP@0.75达90.43%）。
   • 构建实时3D轨迹追踪系统，集成检测、预测、补偿模块，帧率超130fps。

2. ​引言

   • ​背景