基于改進YOLOv8的多階段草莓檢測算法

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摘要：為實現(xiàn)溫室復雜環(huán)境中草莓的快速、精確檢測，提出一種基于改進YOLOv8的多階段草莓檢測算法。首先，針對溫室環(huán)境下采集到的草莓數(shù)據(jù)集，使用LabelImg對數(shù)據(jù)集進行標注；其次，針對草莓體積小、環(huán)境復雜等問題，在主干網(wǎng)絡中融入BiFormer動態(tài)注意力機制，實現(xiàn)更加靈活的計算分配和特征感知，使網(wǎng)絡模型更加關注小目標檢測，并提高其在復雜環(huán)境下的果實檢測能力；最后，在Neck部分引入VanillaNet模塊，以降低模型計算量，進一步提高對草莓的識別精度。（剩余13918字）