基于改進YOLOv8n模型的辣椒病害檢測方法

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收稿日期：2024-06-18

基金項目：四川省科技廳關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)項目（22ZDYF0095）

作者簡介：李 芳（2001-），女，四川巴中人，碩士研究生，研究方向為機器視覺和目標檢測。（E-mail）18116718920@163.com

通訊作者：危疆樹，（E-mail）weijiangshu66@163.com

摘要： 為了解決辣椒病害檢測速度慢，漏檢率和誤檢率高的問題，本研究以YOLOv8n為基線模型，引入Adown下采樣模塊替代原模型骨干網(wǎng)絡(luò)（Backbone）的卷積下采樣層，引入SlimNeck模塊將原模型頸部網(wǎng)絡(luò)中的卷積層和特征聚合模塊（C2f）替換為混合卷積模塊（GSConv）和跨階段部分網(wǎng)絡(luò)（VoVGSCSP）模塊，并利用輔助訓練頭Aux Head（Auxiliary head）融合原有的檢測頭，構(gòu)建改進的YOLOv8n模型（YOLOv8n-ATA模型）。（剩余15183字）