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基于改进YOLOV8模型的小麦病害识别
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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。 展开更多
关键词 小麦病害识别 SA注意力模块 YOLOV8
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基于GAM-EIOU-YOLOv8的眼部疾病识别网络模型
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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。 展开更多
关键词 眼部疾病识别 GAM注意力模块 GAM-EIOU-YOLOv8
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