【摘 要】
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针对复杂背景下红外小目标识别错误率高，模型回归损失较大的问题。提出一种改进的YOLOv8＿SG（Smallgoals）算法。通过构建小目标检测层、引入SA注意力机制与WIoU＿v3损失函数，使算法能够融合更深层特征，具有更大的感受野，并且降低了训练样本标注质量不均衡的影响，提高了预测框的位置精度，增强了对小目标的检测能力。实验结果表明，改进后的算法m AP由0.8514提升到0.8997,Box＿
【基金项目】
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辽宁省教育厅基本科研面上项目（LJKMZ20220605）；
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针对复杂背景下红外小目标识别错误率高，模型回归损失较大的问题。提出一种改进的YOLOv8＿SG（Smallgoals）算法。通过构建小目标检测层、引入SA注意力机制与WIoU＿v3损失函数，使算法能够融合更深层特征，具有更大的感受野，并且降低了训练样本标注质量不均衡的影响，提高了预测框的位置精度，增强了对小目标的检测能力。实验结果表明，改进后的算法m AP由0.8514提升到0.8997,Box＿loss损失效果总体提升了34.9%，该算法在小目标检测上具有更高的特征提取能力和更高的检测精度。
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