基于改進(jìn)YOLOv8n的復(fù)雜環(huán)境下柑橘識別

摘要： 針對復(fù)雜環(huán)境下柑橘果實大量重疊、枝葉遮擋且現(xiàn)有模型參數(shù)量大、計算復(fù)雜度高等問題,提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8n的柑橘識別模型YOLOv8-MEIN。首先,該研究設(shè)計了ME卷積模塊并使用它改進(jìn)YOLOv8n的C2f模塊。其次,為了彌補(bǔ)CIoU損失函數(shù)在檢測任務(wù)中泛化性弱和收斂速度慢的問題,使用Inner-CIoU損失函數(shù)加速邊界框回歸,提高模型檢測性能。最后,在自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行...