YOLOv8-Scm:一种改进的模型,用于在复杂的自然场景中识别和分类类水果晒伤
Guoxun Cong1,2, Xinghong Chen1,2, Zongyu Bing1,2
1National Digital Planting (Citrus) Innovation Sub-Center, National Engineering Research Center for Citrus Technology, Citrus Research Institute, Southwest University, Chongqing, China.
一个新的轻量级模型,YOLOv8-Scm,准确地检测极端天气引起的类晒伤. 这种先进的计算机视觉技术支持智能果园管理,并最大限度地减少作物损失.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 由于全球变暖加剧的极端天气事件,果生产面临重大经济损失.
- 目前的类晒伤识别方法缺乏在复杂环境中的准确性和实时适用性.
研究的目的:
- 开发一种改进的,轻量级的类晒伤识别模型,以提高准确性和实时监控.
- 为了解决现有方法在具有挑战性的自然条件下检测类日晒的局限性.
主要方法:
- 开发了一种增强的YOLOv8n架构,称为YOLOv8-Scm.
- 关键的修改包括DSConv模块,全球注意力机制 (GAM) 和EIoU损失函数的集成.
- 该模型与各种最先进的物体检测模型进行了评估.
主要成果:
- YOLOv8-Scm表现出卓越的性能,mAP50为92.7%,精度为86.6%,回忆率为87.2%.
- 该模型在mAP50 (2.0%) 和精度 (1.5%) 中比原始YOLOv8n取得了显著的改进,参数增加最小.
- 在检测准确性和计算效率方面,YOLOv8-Scm的表现优于其他模型.
结论:
- YOLOv8-Scm模型提供了一个非常准确和高效的解决方案,用于实时检测类晒伤.
- 这项技术为智能果园管理和实际农业应用提供了至关重要的支持.
- 这些发现突显了先进计算机视觉在减轻气候变化对农业的影响方面的潜力.
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