基于改进 YOLOv8 的轻量化荔枝识别方法

竣铧 姚(华南农业大学电子工程学院（人工智能学院）中国)

摘要

为了提高荔枝的识别准确率和效率，采用高清摄像头采集不同焦距和不同角度下的荔枝图像，并利用双边滤波与同态滤波对荔枝图像进行预处理。分别对YOLOv8模型中的骨干网络，颈部网络，头部网络和损失函数进行改进，搭建了基于YOLOv8-Seg多结构优化的轻量化荔枝检测和分割模型。结果表明，基于YOLOv8-Seg多结构优化的轻量化荔枝检测和分割模型的识别准确率比原模型有所提高，单幅图像检测时间比原模型有所减少，模型内存占用量比原模型也有所减小。改进后的YOLOv8轻量化荔枝检测模型在保证荔枝识别精度的同时也保证了荔枝识别的速度，能够部署在边缘设备上。

关键词

荔枝识别；YOLOv8；轻量化；边缘设备

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v5i6.18992