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改进YOLOv8的鱼类识别算法
1
作者
成顺
李建荣
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王永伟
刘绍锦
韩岩
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1788-1795,共8页
为解决常见鱼类识别算法存在实时性差、计算成本高昂等问题,研究一种轻量化嵌入式水下鱼类识别算法。使用GhostConv精简网络。在下采样添加上下文注意力机制,替换CIoU为Wise-IoU损失函数,将改进后的算法与常见识别算法进行对比。在ACID...
为解决常见鱼类识别算法存在实时性差、计算成本高昂等问题,研究一种轻量化嵌入式水下鱼类识别算法。使用GhostConv精简网络。在下采样添加上下文注意力机制,替换CIoU为Wise-IoU损失函数,将改进后的算法与常见识别算法进行对比。在ACID数据集上,实验结果表明,改进后的GCW-YOLOv8模型与原始模型相比,平均精确率达到98.7%、模型的参数量减小了12%,模型大小减小了10%。基本满足水下嵌入式识别算法的轻量化、精度高等要求。
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关键词
图像处理
目标检测
YOLOv8
轻量化
特征增强
Wise-交并比
上下文聚合注意力
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职称材料
题名
改进YOLOv8的鱼类识别算法
1
作者
成顺
李建荣
王永伟
刘绍锦
韩岩
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所相对位姿精密测量实验室
中国科学院大学研究生院
中国人民解放军
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1788-1795,共8页
基金
吉林省自然科学基金项目(20220201096GX)。
文摘
为解决常见鱼类识别算法存在实时性差、计算成本高昂等问题,研究一种轻量化嵌入式水下鱼类识别算法。使用GhostConv精简网络。在下采样添加上下文注意力机制,替换CIoU为Wise-IoU损失函数,将改进后的算法与常见识别算法进行对比。在ACID数据集上,实验结果表明,改进后的GCW-YOLOv8模型与原始模型相比,平均精确率达到98.7%、模型的参数量减小了12%,模型大小减小了10%。基本满足水下嵌入式识别算法的轻量化、精度高等要求。
关键词
图像处理
目标检测
YOLOv8
轻量化
特征增强
Wise-交并比
上下文聚合注意力
Keywords
image processing
target detection
YOLOv8
lightweighting
feature enhancement
Wise-IoU
context aggregation
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv8的鱼类识别算法
成顺
李建荣
王永伟
刘绍锦
韩岩
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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