YOLOv8在自然场景下花椒识别中的应用OA
文章建立了自然场景下的花椒数据集并进行标注,针对NMS算法在花椒识别中的不足,提出一种基于预测框交集比的重叠预测框后处理方法。通过设置对比实验,对不同参数大小、交并比IoU阈值和置信度值对模型预测效果的影响进行验证发现,在不改变网络结构的情况下,YOLOv8对自然场景下的花椒识别准确率达到87.8%;加入预测框交集比后处理方法后,识别准确率达92.4%,对花椒分布排列规整的测试数据集上的识别准确率达97%以上。研究结果表明…查看全部>>
吉娃阿英;何龙科
西昌学院,四川凉山615013西昌学院,四川凉山615013
经济学
YOLOv8花椒识别NMS交集比
《中阿科技论坛（中英文）》 2024 (9)
P.45-49,5
四川省凉山州重点研发项目(21ZDYF0209)。
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