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基于CIW-YOLOv8n的棉花叶病害检测与识别方法
1
作者
李佳骏
董辉
+3 位作者
余霖
刘金涛
李双
杨毅
《湖北农业科学》
2025年第10期207-212,共6页
针对棉花叶病害检测中存在的精确率低、检测效率不高的问题,从模型结构与检测效率两方面对YOLOv8模型进行改进,构建了CIW-YOLOv8n模型。在主干网络中引入C2f-ConvNeXtv2模块,该模块能根据输入图像动态调整卷积核,提升模型对不同图像内...
针对棉花叶病害检测中存在的精确率低、检测效率不高的问题,从模型结构与检测效率两方面对YOLOv8模型进行改进,构建了CIW-YOLOv8n模型。在主干网络中引入C2f-ConvNeXtv2模块,该模块能根据输入图像动态调整卷积核,提升模型对不同图像内容的适应性与特征提取的准确性。在颈部网络中引入ImplicitHead检测头以替代原有结构,并将损失函数更换为WIoU,从而进一步优化模型的检测性能。结果表明,CIW-YOLOv8n模型的精确率、召回率、平均精度均值(mAP)、参数量、计算量分别为92.6%、82.4%、91.7%、2.761 MB、7.4×10^(9),该模型在保持较低复杂度的同时,实现了更高的检测精度,有效平衡了模型的性能与效率。
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关键词
CIW-YOLOv8n模型
YOLOv8模型
棉花叶病害
检测
识别
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题名
基于CIW-YOLOv8n的棉花叶病害检测与识别方法
1
作者
李佳骏
董辉
余霖
刘金涛
李双
杨毅
机构
云南农业大学大数据学院
出处
《湖北农业科学》
2025年第10期207-212,共6页
基金
云南省重大科技专项(202002AE09001002)
云南省高层次人才支持计划项目(YNWR-JXMS-2020-57)。
文摘
针对棉花叶病害检测中存在的精确率低、检测效率不高的问题,从模型结构与检测效率两方面对YOLOv8模型进行改进,构建了CIW-YOLOv8n模型。在主干网络中引入C2f-ConvNeXtv2模块,该模块能根据输入图像动态调整卷积核,提升模型对不同图像内容的适应性与特征提取的准确性。在颈部网络中引入ImplicitHead检测头以替代原有结构,并将损失函数更换为WIoU,从而进一步优化模型的检测性能。结果表明,CIW-YOLOv8n模型的精确率、召回率、平均精度均值(mAP)、参数量、计算量分别为92.6%、82.4%、91.7%、2.761 MB、7.4×10^(9),该模型在保持较低复杂度的同时,实现了更高的检测精度,有效平衡了模型的性能与效率。
关键词
CIW-YOLOv8n模型
YOLOv8模型
棉花叶病害
检测
识别
Keywords
CIW-YOLOv8n model
YOLOv8 model
cotton leaf disease
detection
recognition
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
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被引量
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1
基于CIW-YOLOv8n的棉花叶病害检测与识别方法
李佳骏
董辉
余霖
刘金涛
李双
杨毅
《湖北农业科学》
2025
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