基于改進(jìn)YOLOv8的多階段草莓檢測算法

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摘要：為實(shí)現(xiàn)溫室復(fù)雜環(huán)境中草莓的快速、精確檢測，提出一種基于改進(jìn)YOLOv8的多階段草莓檢測算法。首先，針對(duì)溫室環(huán)境下采集到的草莓?dāng)?shù)據(jù)集，使用LabelImg對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注；其次，針對(duì)草莓體積小、環(huán)境復(fù)雜等問題，在主干網(wǎng)絡(luò)中融入BiFormer動(dòng)態(tài)注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)更加靈活的計(jì)算分配和特征感知，使網(wǎng)絡(luò)模型更加關(guān)注小目標(biāo)檢測，并提高其在復(fù)雜環(huán)境下的果實(shí)檢測能力；最后，在Neck部分引入VanillaNet模塊，以降低模型計(jì)算量，進(jìn)一步提高對(duì)草莓的識(shí)別精度。（剩余13918字）