针对农作物病害识别存在算法参数量大、计算速度慢和现有公开数据集少等问题,文章提出了一种基于改进YOLOv8的目标检测算法。首先,创建了Mydataset农作物病害数据集,填补了算法模型在数据集方面的不足。其次,引入了快速神经网络(faster ...针对农作物病害识别存在算法参数量大、计算速度慢和现有公开数据集少等问题,文章提出了一种基于改进YOLOv8的目标检测算法。首先,创建了Mydataset农作物病害数据集,填补了算法模型在数据集方面的不足。其次,引入了快速神经网络(faster neural networks,FasterNet)轻量化网络模块,大幅减少了模型的参数量和计算量,使得算法更适应低计算能力的环境。同时,采用双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)的特征融合结构,不仅提高了模型的特征融合效率,还进一步降低了参数量,进而显著提升了模型的检测精度和性能。此外,通过引入可变形大内核注意力机制(deformable large kernel attention,D-LKA Attention),扩大了模型的感受野,加强了全局特征的捕捉和局部特征的细化提取,实现了在降低参数量和FLOPs(floating point operations)的同时提高检测效果的目标。实验结果表明,在Mydataset、VOC-2007和Vehicles三组数据集上,与原始YOLOv8模型相比,YOLOv8-self在Mydataset数据集上,参数量下降了约20.3%,精准度提升0.04%,平均精度均值(mean average precision IOU=0.5~0.95,mAP@0.5:0.95)提升了3.7%,模型的处理帧速(frames per second,FPS)提升了4%。在VOC-2007和Vehicles数据集上的检测精度也有类似的提升。同时,实验结果也证明在对于文章提出常见的12种农业病害(豆角叶斑、大豆锈病、草莓角斑病、草莓果肉腐烂、草莓粉状叶霉病、草莓花枯萎病、草莓灰霉病、草莓叶斑、草莓白粉果、番茄病、番茄蜘蛛螨、番茄叶霉病)识别任务中,优化后的算法具有更简约、更精准以及更强的泛化性能,能够适应硬件设备条件较差的环境,更适用于农作物病害的检测任务。展开更多
文摘针对农作物病害识别存在算法参数量大、计算速度慢和现有公开数据集少等问题,文章提出了一种基于改进YOLOv8的目标检测算法。首先,创建了Mydataset农作物病害数据集,填补了算法模型在数据集方面的不足。其次,引入了快速神经网络(faster neural networks,FasterNet)轻量化网络模块,大幅减少了模型的参数量和计算量,使得算法更适应低计算能力的环境。同时,采用双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)的特征融合结构,不仅提高了模型的特征融合效率,还进一步降低了参数量,进而显著提升了模型的检测精度和性能。此外,通过引入可变形大内核注意力机制(deformable large kernel attention,D-LKA Attention),扩大了模型的感受野,加强了全局特征的捕捉和局部特征的细化提取,实现了在降低参数量和FLOPs(floating point operations)的同时提高检测效果的目标。实验结果表明,在Mydataset、VOC-2007和Vehicles三组数据集上,与原始YOLOv8模型相比,YOLOv8-self在Mydataset数据集上,参数量下降了约20.3%,精准度提升0.04%,平均精度均值(mean average precision IOU=0.5~0.95,mAP@0.5:0.95)提升了3.7%,模型的处理帧速(frames per second,FPS)提升了4%。在VOC-2007和Vehicles数据集上的检测精度也有类似的提升。同时,实验结果也证明在对于文章提出常见的12种农业病害(豆角叶斑、大豆锈病、草莓角斑病、草莓果肉腐烂、草莓粉状叶霉病、草莓花枯萎病、草莓灰霉病、草莓叶斑、草莓白粉果、番茄病、番茄蜘蛛螨、番茄叶霉病)识别任务中,优化后的算法具有更简约、更精准以及更强的泛化性能,能够适应硬件设备条件较差的环境,更适用于农作物病害的检测任务。
