本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

文章目录

YOLOv8主干改进涨点 | 集成LSKNet提升遥感目标检测性能的探索与实现

1. LSKNet简介

1.1 LSKNet的基本结构

1.2 LSKNet在遥感目标检测中的优势

2. YOLOv8与LSKNet的集成

2.1 网络架构调整

2.2 修改YOLOv8代码

2.3 YOLOv8的适配

3. 结构讲解与性能分析

3.1 结构解析

3.2 性能评估

4. 实验设置与结果分析

4.1 数据集选择

4.2 实验配置

4.3 训练过程观察

4.4 结果分析

4.4.1 准确性（mAP）

4.4.2 推理速度（FPS）

4.4.3 参数量与计算复杂度

5. LSKNet对YOLOv8各层特征图的影响分析

5.1 特征图可视化

5.2 特征融合效果分析

6. 部署与优化

6.1 部署注意事项

6.2 推理优化

7. 未来工作与研究方向

8. 模型性能提升的潜在瓶颈

8.1 计算复杂度的权衡

8.2 特征冗余问题

8.3 小目标检测的挑战

9. LSKNet与其他主干网络的对比

9.1 准确性对比

9.2 资源消耗对比

9.3 推理速度对比

10. 实际应用案例与效果展示

10.1 城市监控中的行人检测

10.2 森林火灾中的烟雾检测

10.3 港口监控中的船只检测

11. 结论与展望

YOLOv8主干改进涨点 | 集成LSKNet提升遥感目标检测性能的探索与实现

YOLO系列一直是实时目标检测领域的领导者，其轻量化设计和高效的推理