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一种基于改进的YOLOv8堆叠餐具识别检测方法 

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申请/专利权人:哈尔滨理工大学

摘要:本发明公开一种基于YOLOv8改进的堆叠餐具识别检测方法,属于机器视觉领域,为解决目前已有的目标检测算法面对堆叠状态的餐具识别精度较低的问题,本发明提供了一种基于YOLOv8改进的识别检测方法,首先构建堆叠餐具数据集并进行划分,调整和配置相应的参数建立YOLOv8的网络模型,在YOLOv8模型的主干网络结构中加入BiFormer注意力机制,在颈部网络中使用GFPN结构,将原有的CIoU损失函数替换为RepulsionLoss损失函数,使用训练好的权重在自建的堆叠餐具数据集上进行测试并输出测试结果;改进后的YOLOv8算法相较于原版YOLOv8算法及其他版本的YOLO算法,具有模型较小,检测精度高的特点。

主权项:1.基于改进的YOLOv8堆叠餐具识别检测方法,其特征在于,具体包括以下步骤:S1:建立堆叠餐具数据集,选取筷子、碗、杯子、勺子、盘子五种餐具,对其进行随机堆叠摆放,采集图像数据,通过平移旋转、亮度调整和随机擦除的方式对数据集进行图像增强,从而获得堆叠餐具数据集,并按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集;S2:调整和配置相应的参数,建立YOLOv8网络模型,并对网络模型的结构和损失函数进行改进;S3:训练以优化YOLOv8的网络模型,将构建好的堆叠餐具数据集输入到网络模型中进行训练并生成训练结果,每次训练会对应生成一个权重文件;S4:将训练好的权重文件保存到YOLOv8的网络模型中,对改进后网络模型的检测精度进行测试,并输出测试结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 哈尔滨理工大学 一种基于改进的YOLOv8堆叠餐具识别检测方法

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