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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8模型改进的草莓检测方法，包括：步骤1、采集草莓原始图片，使用LabelImg对草莓进行标注；步骤2、对YOLOv8模型进行改进，提出C2f_Faster模块并整合EfficientViT模块和DynamicHead模块；步骤3、训练模型，得到高效的训练模型，并得到检测效果图片；步骤4、进行消融实验；步骤5、实现部署，可视化该方法的实际应用效果。本发明的方法，在YOLOv8模型上创新地提出C2f_Faster模块并添加EfficientViT模块和DynamicHead模块。添加EfficientViT模块，从而增强模型的检测效率。提出C2f_Faster模块，将Pconv引入到C2f模块，增强模块的计算速度，从而计算效率。添加DynamicHead模块，引入了特征融合的自适应性、空间特征注意力机制和对多任务的支持，增强模型的适应性。提高模型对草莓检测的性能。
主权项：1.一种基于YOLOv8模型改进的草莓检测方法，其特征在于，包括：步骤1、采集草莓原始图片，使用LabelImg对草莓进行标注；步骤2、对YOLOv8模型进行改进，提出C2f_Faster模块并添加EfficientViT模块和DynamicHead模块；步骤3、训练模型，得到高效的训练模型，并得到检测效果图片；步骤4、进行消融实验；步骤5、实现部署，可视化该方法的实际应用效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种基于YOLOv8模型改进的草莓检测方法
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