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基于YOLOv8n改进的蚕虫检测与计数方法OA北大核心CSTPCD

中文摘要

为解决桑蚕养殖过程中对蚕虫计数的难题,特别是针对蚕虫目标小、分布密集且易被遮挡的问题。改研究提出了一种基于YOLOv8模型改进的蚕虫检测与计数新方法(SDM-YOLO)。该方法的核心创新包括:1)引入RCS-OSA模块作为残差模块,替代原YOLOv8中的C2f模块,以增强网络的多尺度特征提取能力并融合不同感受野的信息,提升对密集分布蚕虫的识别能力;2)改造检测头为动态预测头(dynamic prediction head),结合尺寸、空间和通道三…查看全部>>

马小林;王梦麟;旷海兰;唐亮;刘新华

武汉理工大学信息工程学院,武汉430070武汉理工大学信息工程学院,武汉430070武汉理工大学信息工程学院,武汉430070广西壮族自治区蚕业技术推广站,南宁530007武汉理工大学信息工程学院,武汉430070

计算机与自动化

目标检测通道混洗深度学习注意力机制损失函数

《农业工程学报》 2024 (15)

P.143-151,9

国家重点研发项目(2022YFD1601304)。

10.11975/j.issn.1002-6819.202402015

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