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基于改进YOLOV8模型的小麦病害识别
1
作者
郝巧红
冯庆贺
+3 位作者
江铭凯
mateu sbert
胡辉
杨富超
《河南工学院学报》
2025年第4期15-18,共4页
小麦在生长过程中常遭遇各种病害,这些病害显著降低了小麦的产量。鉴于小麦病害识别的迫切需求,开发了一种基于YOLOV8改进的识别模型。首先,采用多元化的数据增强策略,涵盖随机裁剪、噪声添加、光照调整以及旋转变换等手段,针对六种小...
小麦在生长过程中常遭遇各种病害,这些病害显著降低了小麦的产量。鉴于小麦病害识别的迫切需求,开发了一种基于YOLOV8改进的识别模型。首先,采用多元化的数据增强策略,涵盖随机裁剪、噪声添加、光照调整以及旋转变换等手段,针对六种小麦病害图像及健康小麦图像进行了数据扩增。其次,在原有的YOLOV8模型中创新性地融入上采样DySample模块和SA注意力模块以提高精度。最后,通过在小麦病害数据集上进行定量对比与定性评价,验证了所提出模型的可靠性与适用性。
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关键词
小麦病害识别
SA注意力模块
YOLOV8
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职称材料
基于GAM-EIOU-YOLOv8的眼部疾病识别网络模型
2
作者
郝巧红
冯庆贺
+1 位作者
江铭凯
mateu sbert
《数字技术与应用》
2025年第7期147-150,共4页
眼部疾病识别在眼科医疗诊治中具有至关重要的作用,其不仅是病情诊断的基础,还是制订治疗方案和确定药效药量的关键依据。眼睛作为人体的重要器官,由于环境因素、遗传因素、年龄增长、营养不均和用眼习惯等原因会出现青光眼、糖尿病视...
眼部疾病识别在眼科医疗诊治中具有至关重要的作用,其不仅是病情诊断的基础,还是制订治疗方案和确定药效药量的关键依据。眼睛作为人体的重要器官,由于环境因素、遗传因素、年龄增长、营养不均和用眼习惯等原因会出现青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、病理性近视和高度近视等眼科疾病,因此,为解决眼部疾病识别中的问题,本文提出一种改进的GAM-EIOU-YOLOv8网络模型。在数据准备阶段,采用几何变换、噪声变换和光照变换对图像数据集进行增强;在网络设计中,通过在YOLOv8中集成GAM注意力模块,并使用EIOU优化损失函数,构建了GAM-EIOU-YOLOv8网络模型。实验结果表明,该模型在i Challenge-PM数据集上的定量与定性评估中均表现出较高的识别精度和实用性。
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关键词
眼部疾病识别
GAM注意力模块
GAM-EIOU-YOLOv8
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职称材料
题名
基于改进YOLOV8模型的小麦病害识别
1
作者
郝巧红
冯庆贺
江铭凯
mateu sbert
胡辉
杨富超
机构
河南工学院智能工程学院
赫罗纳大学信息学与应用研究所
出处
《河南工学院学报》
2025年第4期15-18,共4页
基金
河南省国际科技合作项目(242102520036)
河南工学院高层次人才科研启动基金(KQ2417)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(232102210094)。
文摘
小麦在生长过程中常遭遇各种病害,这些病害显著降低了小麦的产量。鉴于小麦病害识别的迫切需求,开发了一种基于YOLOV8改进的识别模型。首先,采用多元化的数据增强策略,涵盖随机裁剪、噪声添加、光照调整以及旋转变换等手段,针对六种小麦病害图像及健康小麦图像进行了数据扩增。其次,在原有的YOLOV8模型中创新性地融入上采样DySample模块和SA注意力模块以提高精度。最后,通过在小麦病害数据集上进行定量对比与定性评价,验证了所提出模型的可靠性与适用性。
关键词
小麦病害识别
SA注意力模块
YOLOV8
Keywords
wheat disease identification
SA attention mechanism
YOLOV8
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于GAM-EIOU-YOLOv8的眼部疾病识别网络模型
2
作者
郝巧红
冯庆贺
江铭凯
mateu sbert
机构
河南工学院智能工程学院
赫罗纳大学信息学与应用研究所
出处
《数字技术与应用》
2025年第7期147-150,共4页
基金
河南省国际科技合作项目(242102520036)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(232102210094)
河南工学院高层次人才科研启动基金(KQ2417)。
文摘
眼部疾病识别在眼科医疗诊治中具有至关重要的作用,其不仅是病情诊断的基础,还是制订治疗方案和确定药效药量的关键依据。眼睛作为人体的重要器官,由于环境因素、遗传因素、年龄增长、营养不均和用眼习惯等原因会出现青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、病理性近视和高度近视等眼科疾病,因此,为解决眼部疾病识别中的问题,本文提出一种改进的GAM-EIOU-YOLOv8网络模型。在数据准备阶段,采用几何变换、噪声变换和光照变换对图像数据集进行增强;在网络设计中,通过在YOLOv8中集成GAM注意力模块,并使用EIOU优化损失函数,构建了GAM-EIOU-YOLOv8网络模型。实验结果表明,该模型在i Challenge-PM数据集上的定量与定性评估中均表现出较高的识别精度和实用性。
关键词
眼部疾病识别
GAM注意力模块
GAM-EIOU-YOLOv8
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进YOLOV8模型的小麦病害识别
郝巧红
冯庆贺
江铭凯
mateu sbert
胡辉
杨富超
《河南工学院学报》
2025
0
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职称材料
2
基于GAM-EIOU-YOLOv8的眼部疾病识别网络模型
郝巧红
冯庆贺
江铭凯
mateu sbert
《数字技术与应用》
2025
0
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