基于遷移學(xué)習(xí)與YOLOv8n的田間油茶果分類識(shí)別

摘要： 為降低視覺(jué)引導(dǎo)式油茶果采摘機(jī)器人采摘被遮擋油茶果時(shí)造成的果樹(shù)和抓取裝置損傷，該研究提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)和YOLOv8n算法的油茶果分類識(shí)別方法，將油茶果分成無(wú)遮擋和遮擋兩類。首先，采用COCO128目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集作為源域，蘋(píng)果數(shù)據(jù)集為輔助域的遷移學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型。其次，將學(xué)習(xí)方法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、學(xué)習(xí)率和訓(xùn)練輪數(shù)這4種因素組合，共進(jìn)行了52組YOLOv8n檢測(cè)性能的消融試驗(yàn)。最后...