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目录
知识储备
基于YOLOv8改进的无人机露天目标检测与计数
一、环境配置与依赖安装
二、核心代码实现（带详细注释）
1. 改进YOLOv8模型定义（添加注意力机制）
2. 无人机视角数据增强（drone_augment.py ）
3. 多目标跟踪与计数（tracking_counter.py ）
4. 完整推理流程（main.py ）
三、关键技术优化点
四、数据集配置示例
前言
目标检测算法研究现状分析
基于检测方法的目标计数研究现状分析
基于回归方法的目标计数研究现状分析
2 相关工作
2.1 卷积神经网络
2.1.1 卷积层
2.1.2 激活函数
2.1.3 池化层
2.1.4 归一化层
2.1.5 损失函数
2.1.6 优化器
2.2 残差网络
2.3特征金字塔
2.4 基于深度学习的目标检测算法
2.4.1 经典主干网络
2.4.2 YOLO系列目标检测算法
2.5 基于回归的人群计数算法
2.5.1 直接回归人数的网络模型
2.5.2 间接回归密度的网络模型
本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见无人机平台下露天目标检测与计数(续)