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基于改进YOLOv8的复杂果园环境下杏果的目标检测
- 作 者:
-
买买提·沙吾提;
阿尔庆·西力克;
- 作者机构:
-
新疆大学地理与遥感科学学院;
- 关键词:
-
损失函数;
杏果;
目标检测;
复杂果园环境;
轻量化网络;
YOLOv8算法;
- 期刊名称:
- 中国农机化学报
- i s s n:
- 2095-5553
- 年卷期:
-
2025 年
46 卷
003 期
- 页 码:
- 246-252,270
- 摘 要:
-
为解决复杂果园环境中,因遮挡、重叠导致杏果识别误检率较高、检测精度较低的问题,提出一种基于改进YOLOv8n网络模型的杏果检测算法。该算法采用轻量化模块MobileViT—XS替换原有骨干网络,保证特征提取能力,同时降低模型的参数量与计算量,并且将原始的损失函数CIoU替换为WIoUv3,动态优化损失权重提高模型的检测精度。为验证改进方法的有效性,选取6种主流的目标检测模型、5种骨干网络的轻量化改进模型以及5种不同的损失函数进行对比试验。结果表明,改进后的模型相比原始模型在F1、平均精度均值mAP上提升1.25%、1.48%,参数量、浮点运算量、模型大小分别降低28.06%、0.1 G、1.48 MB。改进后的算法能够精准、快速地在复杂的果园环境中识别出杏果。
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