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基于改进CycleGAN与YOLOv8的夜间番茄茎、枝分割方法
被引量：
1
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作者
梁喜凤
魏志卫
《农业工程学报》
北大核心
2025年第8期147-155,共9页
为解决夜间环境下番茄枝叶识别精度低、漏检等问题,该研究提出一种基于改进CycleGAN(cycle-consistent generative adversarial network)与YOLOv8的夜间番茄茎、枝分割模型(NTS-YOLO)。通过将CycleGAN网络的低层和高层特征进行融合,并...
为解决夜间环境下番茄枝叶识别精度低、漏检等问题,该研究提出一种基于改进CycleGAN(cycle-consistent generative adversarial network)与YOLOv8的夜间番茄茎、枝分割模型(NTS-YOLO)。通过将CycleGAN网络的低层和高层特征进行融合,并在其特征提取模块中引入ECA(efficient channel attention)注意力机制模块,解决了CycleGAN生成图片颜色失真和模糊的问题。用轻量化的主干网络StarNet替换YOLOv8主干网络以降低模型的复杂度,提升模型运行速度。用Gold-YOLO替换YOLOv8颈部网络并在其头部网络嵌入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制以提升模型的精度。通过数据增强后,NTS-YOLO模型的平均精度均值提高了19.8个百分点。通过消融试验表明,NTS-YOLO模型的平均精度均值为93.3%,相比于原网络提升了4.5个百分点。NTS-YOLO模型的主干分割精度均值、侧枝分割精度均值和果枝分割精度均值分别为95.3%、92.4%和92.2%,相比于原网络分别提升了5.0、6.7和5.4个百分点。与主流分割模型Mask R-CNN、YOLACT、YOLOv5l-seg和YOLOv8l-seg相比,NTS-YOLO模型的平均精度均值分别提升了15.0、18.8、5.7和4.5个百分点。NTS-YOLO模型相比于其他主流分割模型,在夜间环境下分割番茄主干、侧枝和果枝更具鲁棒性。研究结果可为番茄等设施果蔬的自动化和智能化枝叶修剪提供有效的技术支持。
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关键词
番茄剪枝
枝干分割
CycleGAN
YOLOv8
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题名
基于改进CycleGAN与YOLOv8的夜间番茄茎、枝分割方法
被引量：
1
1
作者
梁喜凤
魏志卫
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第8期147-155,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(32372007)。
文摘
为解决夜间环境下番茄枝叶识别精度低、漏检等问题,该研究提出一种基于改进CycleGAN(cycle-consistent generative adversarial network)与YOLOv8的夜间番茄茎、枝分割模型(NTS-YOLO)。通过将CycleGAN网络的低层和高层特征进行融合,并在其特征提取模块中引入ECA(efficient channel attention)注意力机制模块,解决了CycleGAN生成图片颜色失真和模糊的问题。用轻量化的主干网络StarNet替换YOLOv8主干网络以降低模型的复杂度,提升模型运行速度。用Gold-YOLO替换YOLOv8颈部网络并在其头部网络嵌入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制以提升模型的精度。通过数据增强后,NTS-YOLO模型的平均精度均值提高了19.8个百分点。通过消融试验表明,NTS-YOLO模型的平均精度均值为93.3%,相比于原网络提升了4.5个百分点。NTS-YOLO模型的主干分割精度均值、侧枝分割精度均值和果枝分割精度均值分别为95.3%、92.4%和92.2%,相比于原网络分别提升了5.0、6.7和5.4个百分点。与主流分割模型Mask R-CNN、YOLACT、YOLOv5l-seg和YOLOv8l-seg相比,NTS-YOLO模型的平均精度均值分别提升了15.0、18.8、5.7和4.5个百分点。NTS-YOLO模型相比于其他主流分割模型,在夜间环境下分割番茄主干、侧枝和果枝更具鲁棒性。研究结果可为番茄等设施果蔬的自动化和智能化枝叶修剪提供有效的技术支持。
关键词
番茄剪枝
枝干分割
CycleGAN
YOLOv8
Keywords
tomato pruning
stem segmentation
CycleGAN
YOLOv8
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S224.9 [农业科学—农业机械化工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进CycleGAN与YOLOv8的夜间番茄茎、枝分割方法
梁喜凤
魏志卫
《农业工程学报》
北大核心
2025
1
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