公开(公告)号：CN116958961A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310686793.6

申请日：2023-06-12

Applicant: 西安工程大学

Inventor： 王九鑫 ,  董琪 ,  刘嫚 ,  苏耀恒 ,  刘宇程 ,  成鹏飞 ,  卢定泽 ,  杨濛

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv8s的轻量级石榴识别方法，该方法包括以下步骤：搭建轻量化YOLOv8网络；获取石榴图像并搭建数据集，将所述数据集按比例划分为训练集、验证集以及测试集；将数据集送入所述轻量化YOLOv8网络进行训练，得到权重文件；将所述测试集中的图片利用所述权重文件进行测试，得到改进网络的效果和检测结果。该方法采用ShuffleNetv2替换YOLOv8检测算法的骨干网络，并集成了超轻量化注意力机制ECA(EfficientChannel Attention)，在不提升模型计算量的同时保持YOLOv8的精度优势。进一步地，将标准卷积模块替换成深度可分离卷积(DWConv)模块，使模型极致轻量化，满足部署到嵌入式设备的要求。