基于改進(jìn)YOLOv8n輕量化模型的蘋果識(shí)別方法

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摘要：為解決在計(jì)算資源受限條件下部署蘋果檢測(cè)模型的問題，并為自然環(huán)境下蘋果采摘機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別提供技術(shù)支撐，設(shè)計(jì)了一種基于YOLO v8 n 模型的蘋果識(shí)別方法YOLO ，先將YOLO v8 n 的骨干網(wǎng)絡(luò)替換為StarNet輕量化模型，降低原模型的參數(shù)量;然后將 Star Blocks 模塊耦合到 C2f 模塊中構(gòu)建一個(gè)新結(jié)構(gòu) C2f-StarNet，以降低模型復(fù)雜度，并且設(shè)計(jì)了新的檢測(cè)頭 ，以進(jìn)一步降低模型的參數(shù)量;最后，結(jié)合損失函數(shù) ShapeIoU優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程，以提升檢測(cè)的性能。（剩余16994字）