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申请/专利权人：大连大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的轻量化蓝莓果实检测方法及系统，涉及农业蓝莓果实检测技术领域；获取蓝莓果实图像数据集；将所述蓝莓果实图像数据集进行标注，未成熟的蓝莓标注为unripe，成熟的蓝莓标注为ripe；对YOLOv8检测模型进行改进优化，使用标注后的蓝莓果实图像数据集进行训练，得到best.pt模型；将best.pt模型权重进行基于幅值的层自适应稀疏化剪枝后应用在蓝莓果实检测中。通过剪枝减少模型的参数数量和复杂度，从而降低对计算资源需求，使模型能在计算能力有限的设备上运行。较少的参数和计算量显著提高模型在实际应用中的推理速度，特别是在需要实时处理的场景中非常有用。剪枝后的模型体积更小，占用的存储空间更少，便于部署到存储容量有限的设备上。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的轻量化蓝莓果实检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取蓝莓果实图像数据集；将所述蓝莓果实图像数据集进行标注，未成熟的蓝莓标注为unripe，成熟的蓝莓标注为ripe；对YOLOv8检测模型进行改进优化，使用标注后的蓝莓果实图像数据集进行训练，得到best.pt模型；将best.pt模型权重进行基于幅值的层自适应稀疏化剪枝后应用在蓝莓果实检测中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种基于改进YOLOv8的轻量化蓝莓果实检测方法及系统
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