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融合轻量化YOLOv8-Pose的烟草茎叶角检测算法
1
作者
高坤
李军营
+2 位作者
梁虹
马二登
张宏
《电子测量技术》
北大核心
2025年第13期84-95,共12页
茎叶角检测是烟草表型检测的重要部分,在烟草农业的增产增效和疾病预防方面有重要的意义。针对不同环境下的人工茎叶角检测效率低、周期长、检测不方便等问题,设计并构建了轻量化的烟草茎叶角检测模型FAL-YOLO。该算法构建FAI主干网络...
茎叶角检测是烟草表型检测的重要部分,在烟草农业的增产增效和疾病预防方面有重要的意义。针对不同环境下的人工茎叶角检测效率低、周期长、检测不方便等问题,设计并构建了轻量化的烟草茎叶角检测模型FAL-YOLO。该算法构建FAI主干网络结构来充分减少计算量和特征冗余,增加语义信息的利用效率。构建了融合空间注意力和通道注意力SA注意力模块的SAC检测头模块,进一步减少参数量和增强对茎叶角特征的感知能力。引入GSConv轻量化卷积降低模型复杂度和模型参数量。引入MPD-IoU损失函数来提升改进模型整体性能。采用自建的烟草茎叶角检测数据集,开展FAL-YOLO模型的对比和消融实验。实验结果表明,FAL-YOLO模型在自制数据集上的mAP达到了99.2%,相比YOLOV8-POSE模型在GFLOPs,Params分别降低了56.7%和52%,改进后的模型能够更快更精准的识别烟草植株茎叶角,为烟草农业选种育种智慧化提供支持。
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关键词
烟草茎叶角检测
主干网络
轻量化
金字塔池化
YOLOv8-Pose
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职称材料
题名
融合轻量化YOLOv8-Pose的烟草茎叶角检测算法
1
作者
高坤
李军营
梁虹
马二登
张宏
机构
云南大学信息学院
云南省烟草农业科学研究院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第13期84-95,共12页
基金
中国烟草总公司重大科技项目(110202401003(JY-03))资助。
文摘
茎叶角检测是烟草表型检测的重要部分,在烟草农业的增产增效和疾病预防方面有重要的意义。针对不同环境下的人工茎叶角检测效率低、周期长、检测不方便等问题,设计并构建了轻量化的烟草茎叶角检测模型FAL-YOLO。该算法构建FAI主干网络结构来充分减少计算量和特征冗余,增加语义信息的利用效率。构建了融合空间注意力和通道注意力SA注意力模块的SAC检测头模块,进一步减少参数量和增强对茎叶角特征的感知能力。引入GSConv轻量化卷积降低模型复杂度和模型参数量。引入MPD-IoU损失函数来提升改进模型整体性能。采用自建的烟草茎叶角检测数据集,开展FAL-YOLO模型的对比和消融实验。实验结果表明,FAL-YOLO模型在自制数据集上的mAP达到了99.2%,相比YOLOV8-POSE模型在GFLOPs,Params分别降低了56.7%和52%,改进后的模型能够更快更精准的识别烟草植株茎叶角,为烟草农业选种育种智慧化提供支持。
关键词
烟草茎叶角检测
主干网络
轻量化
金字塔池化
YOLOv8-Pose
Keywords
tobacco stem and leaf angle detection
backbone network
lightweight
pyramid pooling
YOLOv8-Pose
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合轻量化YOLOv8-Pose的烟草茎叶角检测算法
高坤
李军营
梁虹
马二登
张宏
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
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