标题：基于YOLOv8的民用船舶影像分类方法研究
作者：张潇艺；杨胜龙
作者单位：上海海事大学物流工程学院，上海 201306；农业农村部渔业遥感重点试验室，中国水产科学研究院东海水产研究所，上海 200090
关键字：YOLOv8；目标分类；船舶类型；遥感影像
摘要：航运水平不断发展，船舶种类逐渐细化，面对用途不同船舶，准确掌握船舶类型为人们更好地管理船舶提供条件。选用FGSCR数据集，筛选其中的起重船舶、超级游艇、货船、集装箱船、拖船、小型游艇、运砂船、油船等8种类型，基于YOLOv8的实现民用船舶影像分类。对YOLOv8的YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x的5个模型进行训练，结果显示模型大小从2.83 MB增大到107 MB，其中Top1准确率最高的是YOLOv8m，达到96.97%。用深度学习法识别出船舶类型，可用于遥感数据中船舶类型的识别。