基于改進YOLOv8的自然環(huán)境下柑橘果實識別

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摘要：為實現(xiàn)柑橘果實的精準快速識別，提出了一種改進YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型。首先將YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型中的部分傳統(tǒng)卷積替換為ODConv全維動態(tài)卷積，以增強YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型在復雜的自然環(huán)境下的適應(yīng)能力，然后將YOLOv8的CIoU損失函數(shù)替換為MPDIoU損失函數(shù)，解決了CIoU損失函數(shù)在特殊情況下退化的問題，接著通過消融試驗，分別驗證了ODConv全維動態(tài)卷積與MPDIoU損失函數(shù)的有效性，改進后YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x的平均識別精度mAP分別從86.40%、88.92%、88.97%、88.99%、89.11%提高至88.25%、89.32%、89.57%、89.90%、90.12%。（剩余6941字）