基于YOLOv8-cls改进算法的移网覆盖图片分类方法

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摘  要：移动网络覆盖问题是通信领域的研究热点。传统的MR.TadvRsrp图分类与诊断依赖于工程师的技能和经验，过程烦琐且实时性差。为解决这一问题，文章提出了一种基于改进YOLOv8-cls算法的智能分类方法。该方法采用YOLOv8n-cls网络作为特征提取网络，在骨干网络中融合混合注意力模块（CBAM），提升特征提取能力，并加入空间金字塔池化模块（SPP-Fast），增强多尺度特征聚合效果。（剩余13248字）

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