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EMD-YOLO:基于YOLOv8n改进的轻量化作物叶部病害检测算法 被引量：1
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作者 王斌兵 张亚利 +2 位作者 郑光 时雷 尹飞 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第4期181-191,共11页
为准确、快速地识别作物叶部病害,降低手工诊断成本,减少叶部病害对作物生长过程与产量的危害,提出一种基于YOLOv8n新型轻量级作物叶部病害检测算法EMD-YOLO。该算法结合多尺度空洞注意力MSDA、EffectiveSE注意力机制、DySample上采样以... 为准确、快速地识别作物叶部病害,降低手工诊断成本,减少叶部病害对作物生长过程与产量的危害,提出一种基于YOLOv8n新型轻量级作物叶部病害检测算法EMD-YOLO。该算法结合多尺度空洞注意力MSDA、EffectiveSE注意力机制、DySample上采样以及Wise-IoU损失函数。其中,多尺度空洞注意力MSDA结合多尺度空间卷积与注意力机制,提高多尺度特征提取效率;EffectiveSE强化特征选择,提升模型表示性能;DySample上采样保留重要特征,提高特征图分辨率和检测性能;Wise-IoU损失函数优化交并比(IoU)计算方式,提升模型定位精度。结果显示,EMD-YOLO的精确度、mAP@0.5、模型权重分别为96.3%、92.8%、4.85 MB,较基线模型YOLOv8n的精确度和平均精度均值分别提高3.0和3.6百分点,权重降低1.4 MB。结果表明,EMD-YOLO的泛化性良好,适用于移动端农作物叶部病害检测设备。 展开更多
关键词 深度学习 作物叶部病害 YOLOv8 effectivese注意力机制 多尺度空洞注意力MSDA 轻量化算法
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基于YOLOv8n的学生课堂行为检测算法 被引量：1
2
作者 胡敏 张伟 +3 位作者 姜念祖 林帅男 耿妍 赵瑞 《白城师范学院学报》 2025年第2期42-50,128,共10页
YOLO目标检测算法在当前的学生课堂行为检测领域占据着主导地位.由于课堂环境的复杂性,现有的YOLO模型在检测被遮挡的学生动作时存在检测精度不高、漏检和误检的情况.针对这一问题,提出了FCC-YOLO目标检测框架,使用FasterNet作为主干网... YOLO目标检测算法在当前的学生课堂行为检测领域占据着主导地位.由于课堂环境的复杂性,现有的YOLO模型在检测被遮挡的学生动作时存在检测精度不高、漏检和误检的情况.针对这一问题,提出了FCC-YOLO目标检测框架,使用FasterNet作为主干网络,引入CoordAtt(Coordinate Attention)注意力模块,并将EfficientNet的SE模块替换为EffectiveSE模块,与C2f模块融合为C2f-ECAB模块,以提取丰富的特征.实验结果表明,与YOLOv8n模型相比,本研究提出的算法在平均精度均值(mAP50)上提高了2.1%,召回率提高了3.4%,漏检的情况得到很好改善. 展开更多
关键词 YOLOv8n 课堂行为检测 FasterNet CoordAtt effectivese
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基于改进YOLOv8s的矿井下安全帽佩戴检测 被引量：4
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作者 凌港 赵杰 +1 位作者 莫定界 张冬青 《计算机系统应用》 2025年第2期19-27,共9页
矿井下光照缺失、环境复杂,安全帽目标尺寸较小,导致一般目标检测模型对安全帽的检测效果不佳.针对上述问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的矿井下安全帽佩戴检测模型.首先,将effectiveSE模块和YOLOv8s Neck层中的C2f模块相结合,设计得到... 矿井下光照缺失、环境复杂,安全帽目标尺寸较小,导致一般目标检测模型对安全帽的检测效果不佳.针对上述问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的矿井下安全帽佩戴检测模型.首先,将effectiveSE模块和YOLOv8s Neck层中的C2f模块相结合,设计得到新的C2f-eSE模块,提高了网络结构的特征提取能力,并用Wise-EIoU损失函数替代CIoU损失函数,提高了模型的鲁棒性;其次,在检测头中引入空间和通道重建卷积模块SCConv,并根据参数共享思想设计了新的轻量化SPS检测头,降低了模型的参数量和计算复杂度;最后在模型中增加一层P2检测层,使模型的特征提取网络融入更多的浅层信息,提高了对小尺寸目标的检测能力.实验结果表明,改进后模型的mAP50指标提升了3.2%,参数量降低了1.6%,GFLOPs降低了5.6%. 展开更多
关键词 YOLOv8s 目标检测 矿井 effectivese 安全帽检测
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