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基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法
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作者 余哲 文露婷 +8 位作者 孙杰 彭金霞 介百飞 黎一键 钱前 罗璇 梁军能 文家燕 江林源 《水生生物学报》 北大核心 2025年第8期15-26,共12页
针对淡水螺分类加工场景中密集小目标检测存在的挑战,文章提出了一种基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法。针对现有算法在复杂背景、目标个体小及类间特征差异小等场景下的性能不足,文章通过两阶段创新策略优化模型:首先,基... 针对淡水螺分类加工场景中密集小目标检测存在的挑战,文章提出了一种基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法。针对现有算法在复杂背景、目标个体小及类间特征差异小等场景下的性能不足,文章通过两阶段创新策略优化模型:首先,基于SPDConv对P2层特征进行空间重构,结合CSP与Omni-Kernel构建轻量级多尺度特征整合结构,有效融合全局语义与局部细节信息,提升密集小目标的特征表达能力;其次,提出改进的C2f-SREM模块,通过Sobel边缘检测分支与四层卷积并行架构,结合三重残差连接优化数据流传递,强化模型对细微特征及边缘信息的捕捉能力。试验结果表明,改进算法在自制淡水螺数据集上的mAP0.5达到80.6%,较原YOLOv8n-OBB模型提升11.9%,显著降低了漏检率与误检率。研究为淡水螺自动化分类加工提供了高效解决方案,为密集小目标检测领域提供了新的技术参考,推动水产品加工环节的智能化升级。 展开更多
关键词 水产品分类加工 分类分级 YOLOv8-OBB SPDconv cOK c2f-srem 淡水螺
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