期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
Slim-YOLOv8n:基于改进YOLOv8n的轻量级棉铃检测模型
1
作者
黄姣
刘卓远
+5 位作者
李彩红
刘俊承
李飞
陈国
赵瑞元
杨彬
《棉花学报》
北大核心
2025年第4期350-360,共11页
【目的】棉花产量预测是我国棉花生产管理的重要环节,而吐絮期棉铃检测的准确性直接影响产量估算的精度。为解决现有棉铃检测模型因追求检测精度而导致计算复杂度显著增加的难题,本研究提出了1种基于改进YOLOv8n的轻量级棉铃检测模型Sli...
【目的】棉花产量预测是我国棉花生产管理的重要环节,而吐絮期棉铃检测的准确性直接影响产量估算的精度。为解决现有棉铃检测模型因追求检测精度而导致计算复杂度显著增加的难题,本研究提出了1种基于改进YOLOv8n的轻量级棉铃检测模型Slim-YOLOv8n。【方法】以YOLOv8n为主体框架,一方面在颈部结构集成了轻量级跨尺度特征融合网络,实现多尺度特征融合的有效降维,降低计算复杂度;另一方面通过重参数化卷积和共享思想对检测头进行重构,设计重参数化检测头并构建双阶段特征处理流,实现精度保持与模型的轻量化。【结果】该模型在检测精度高达98.20%的情况下,与YOLOv8n模型相比,参数量降低44.84%,计算量减少39.51%,模型大小压缩43.34%,验证了模型改进的优越性。【结论】Slim-YOLOv8n充分满足棉铃检测任务对高精度和轻量化的双重需求,为棉花产量预测中吐絮期棉铃的高效精准检测提供有力技术支持。
展开更多
关键词
棉铃检测
YOLOv8n
深度学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
Slim-YOLOv8n:基于改进YOLOv8n的轻量级棉铃检测模型
1
作者
黄姣
刘卓远
李彩红
刘俊承
李飞
陈国
赵瑞元
杨彬
机构
湖南
大学电气与信息工程学院
湖南省
植物保护研究所
湖南
农业
大学资源学院
湖南省
棉花与蚕桑研究所
湖南省常德市澧县农业农村局
湖南省
棉花协会
常德
职业技术学院
出处
《棉花学报》
北大核心
2025年第4期350-360,共11页
基金
湖南省棉花产业技术体系智能与信息化岗位专家(湘农发[2022]31号)
湖南省棉花科技创新(湘财建指[2024]162号,湘财建指[2023]98号)。
文摘
【目的】棉花产量预测是我国棉花生产管理的重要环节,而吐絮期棉铃检测的准确性直接影响产量估算的精度。为解决现有棉铃检测模型因追求检测精度而导致计算复杂度显著增加的难题,本研究提出了1种基于改进YOLOv8n的轻量级棉铃检测模型Slim-YOLOv8n。【方法】以YOLOv8n为主体框架,一方面在颈部结构集成了轻量级跨尺度特征融合网络,实现多尺度特征融合的有效降维,降低计算复杂度;另一方面通过重参数化卷积和共享思想对检测头进行重构,设计重参数化检测头并构建双阶段特征处理流,实现精度保持与模型的轻量化。【结果】该模型在检测精度高达98.20%的情况下,与YOLOv8n模型相比,参数量降低44.84%,计算量减少39.51%,模型大小压缩43.34%,验证了模型改进的优越性。【结论】Slim-YOLOv8n充分满足棉铃检测任务对高精度和轻量化的双重需求,为棉花产量预测中吐絮期棉铃的高效精准检测提供有力技术支持。
关键词
棉铃检测
YOLOv8n
深度学习
Keywords
cotton boll detection
YOLOv8n
deep learning
分类号
S562 [农业科学—作物学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Slim-YOLOv8n:基于改进YOLOv8n的轻量级棉铃检测模型
黄姣
刘卓远
李彩红
刘俊承
李飞
陈国
赵瑞元
杨彬
《棉花学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
