2026数据科学与大数据技术一套基于CBAM注意力机制改进的YOLOv8目标检测算法研究9.34-AI通过(论文+程序代码源码)定稿.zip

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source_code
- configs
  - data_coco6.yaml(172 B)
  - data_motorcycle.yaml(119 B)
  - data_traffic_light.yaml(125 B)
  - train_args.yaml(107 B)
  - yolov8s_cbam_lite.yaml(789 B)
  - yolov8s_cbam_lite_motorcycle.yaml(789 B)
  - yolov8s_cbam_lite_traffic_light.yaml(789 B)
- scripts
  - analyze_repeated_runs.py(850 B)
  - check_labels.py(1.28 KB)
  - convert_coco_to_yolo.py(2.04 KB)
  - export_metrics.py(1.25 KB)
  - make_single_class_dataset.py(1.51 KB)
  - plot_confusion_matrix.py(955 B)
  - plot_training_curves.py(1.07 KB)
  - run_inference.py(744 B)
  - split_dataset.py(1.66 KB)
  - train_baseline.py(348 B)
  - train_cbam_lite.py(398 B)
  - train_many_seeds.py(1.33 KB)
  - validate_model.py(481 B)
- models
  - cbam_lite.py(1.67 KB)
- requirements.txt(62 B)
- run_baseline.bat(33 B)
- run_cbam_lite.bat(34 B)
- run_validate.bat(111 B)
数据科学与大数据技术基于CBAM注意力机制改进的YOLOv8目标检测算法研究9.34-AI通过.docx(10.06 MB)

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