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申请/专利权人：龙门实验室
摘要：一种基于改进YOLOv8n的樱桃分类检测轻量化方法，属于农业成熟期樱桃果实分类检测技术领域，先获取图像数据集，在对获取的图像数据通过软件进行标注，对原始Yolov8n模型进行轻量化改进，并且在骨干网络区域添加CBAM注意力机制模块，标注的樱桃数据集随机划分为训练集和验证集。本发明通过上述措施改进好的Yolov8n轻量化模型加载数据集进行在线数据增强并进行训练和验证，具有检测检测精度高、占用内存小、检测速度快的轻量化优势，改进的模型具有轻量化、识别速度快、识别精度高的优势，可为樱桃自动采摘以及樱桃分类和产量预测提供技术支撑。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8n的樱桃分类检测轻量化方法，其特征在于：步骤一：获取不同时间段的樱桃图像数据集；步骤二：将步骤一中采集的图像数据通过软件进行标注，成熟的樱桃标注为ripe，未成熟的樱桃标注为unripe；步骤三：对原始Yolov8n模型进行轻量化改进，引入基于部分卷积的FasterNetBlock模块形成新的C2f-Faster模块，并且在骨干网络区域添加CBAM注意力机制模块，CBAM模块由通道注意力和空间注意力组成；步骤四：将步骤二中标注的樱桃数据集随机划分为训练集和验证集，使用步骤三中改进好的Yolov8n轻量化模型加载数据集进行在线数据增强并进行训练和验证，得到最优的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 龙门实验室 一种基于改进YOLOv8n的樱桃分类检测轻量化方法
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