基于改进YOLOv8n的香梨目标检测方法OA北大核心CSTPCD
针对非结构化环境下香梨识别准确率低,检测速度慢的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8n的香梨目标检测方法。使用Min-Max归一化方法,对YOLOv3-tiny、YOLOv5n、YOLO6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n评估选优;以YOLOv8n为基线,进行以下改进:1)使用简化的残差与卷积模块优化部分C2f(CSP bottleneck with 2 convolutions)进行特征融合。2)利用simSPPF(simple …查看全部>>
谭厚森;马文宏;田原;张茜;李梦瑶;李孟卿;杨旭海
石河子大学机械电气工程学院,石河子832003石河子大学机械电气工程学院,石河子832003石河子大学机械电气工程学院,石河子832003石河子大学机械电气工程学院,石河子832003 农业农村部西北农业装备重点试验室,石河子832003石河子大学机械电气工程学院,石河子832003石河子大学机械电气工程学院,石河子832003石河子大学机械电气工程学院,石河子832003 现代农业机械兵团重点试验室,石河子832003
计算机与自动化
图像处理图像识别香梨目标检测YOLOv8轻量化消融试验
《农业工程学报》 2024 (11)
P.178-185,8
兵团科技创新人才计划项目(2023CB016)兵团核心技术攻关项目(2023AA503)国家自然科学基金项目(32360605)。
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