基于改進(jìn)YOLOv8的蘋果檢測(cè)方法

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摘要： 實(shí)現(xiàn)蘋果自動(dòng)檢測(cè)對(duì)推動(dòng)蘋果生產(chǎn)管理自動(dòng)化、智能化有著重要意義。為了解決當(dāng)前蘋果檢測(cè)方法準(zhǔn)確率低、魯棒性差等問題，文章提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8算法的蘋果檢測(cè)模型，通過引入GAM注意力機(jī)制提升模型的檢測(cè)精度。在蘋果檢測(cè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，基于改進(jìn)的YOLOv8算法和原始YOLOv8算法相比， mAP  0.5提高了1.7%， mAP  0.5 ∶0.95提高了2.2%。（剩余5952字）