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题名轻量化YOLOv8番茄检测方法
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作者
徐兰兰
孙丙宇
房永峰
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机构
安徽建筑大学电子与信息工程学院
中国科学院合肥物质科学研究院
中国科学技术大学研究生院科学岛分院
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出处
《淮北师范大学学报(自然科学版)》
2025年第2期54-59,共6页
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基金
中国科学院合肥物质研究院院长基金项目(YZJJKX202401)。
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文摘
针对番茄自动采摘受光线和果实遮挡因素影响较大,终端采摘设备算力不足问题,提出一种轻量化YOLOv8方法。在Neck模块采用BiFusion结构,使用RepBlock替换C2f层,提高复杂环境下番茄检测精度;使用DualConv模块替换检测头中卷积,减少部分参数;利用LAMP(layer-adaptive magnitude-based pruning)进行剪枝,提高算法实时响应速度。改进后算法mAP(mean average precision)比原模型提高3.6%,模型大小由原来6.2 M变成1.1 M,在CPU中检测速度提升16.6%,可更好部署在移动设备中。
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关键词
YOLOv8
bifusion
RepBlock
轻量化
模型剪枝
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Keywords
YOLOv8
bifusion
RepBlock
model lightweighting
model pruning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv5的森林烟雾检测算法
被引量：3
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作者
熊小豪
刘军清
李菁
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机构
三峡大学计算机与信息学院
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出处
《长江信息通信》
2023年第5期70-72,共3页
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文摘
在森林火灾烟雾检测任务中,最重要的是能在火灾发生的初期及时发现小而稀薄的烟雾,目前的烟雾检测算法普遍存在检测精度较差,错检、漏检较多的问题。为解决上述问题,文章提出一种基于改进YOLOv5的烟雾检测算法。为了使提取到的多尺度特征更好的融合,强化对小尺度烟雾的检测,引入了BiFusion Neck融合结构,并对本森林火灾烟雾检测算法中的损失函数进行了改进,使用SIOU作为损失函数,使网络考虑真实框与预测框之间的方向,加快收敛速度。使用本文所提出的方法在自制烟雾数据集上实验,结果表明本文方法的整体性能要优于其他的烟雾检测算法。
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关键词
烟雾检测
bifusion
Neck
SIOU
YOLOv5
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Keywords
Smoke detection
bifusion Neck
SIOU
YOLOv5
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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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