基于改进YOLOv8的自然环境下柑橘果实识别

来源：湖北农业科学杂志2024年第8期北京时间：

作者：余圣新1, 韦莹莹1, 方辉1, 李敏1, 柴秀娟2, 曾志康1, 覃泽林1

单位：1.广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所,南宁 530000; 2.中国农业科学院农业信息研究所,北京 100000

摘要：为实现柑橘果实的精准快速识别,提出了一种改进YOLOv8网络模型。首先将YOLOv8网络模型中的部分传统卷积替换为ODConv全维动态卷积,以增强YOLOv8网络模型在复杂的自然环境下的适应能力,然后将YOLOv8的CIoU损失函数替换为MPDIoU损失函数,解决了CIoU损失函数在特殊情况下退化的问题,接着通过消融试验,分别验证了ODConv全维动态卷积与MPDIoU损失函数的有效性,改进后YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x的平均识别精度mAP分别从86.40%、88.92%、88.97%、88.99%、89.11%提高至88.25%、89.32%、89.57%、89.90%、90.12%。试验结果表明,ODConv全维动态卷积与MPDIoU损失函数能有效提高YOLOv8网络模型在自然环境下的柑橘果实识别能力。

关键词：柑橘果实识别,卷积神经网络,YOLOv8,ODConv全维动态卷积,MPDIoU损失函数

基金资助：广西创新驱动发展专项资金项目（桂科AA22036002; 桂科AA20108003）; 广西壮族自治区农业科学院科技发展基金项目（桂农科2023JZ09）; 广西壮族自治区农业科学院稳定资助科研团队基金项目（桂农科2021YT077）