基于改進(jìn)YOLOv8的中藥材圖像識別

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摘 要：針對傳統(tǒng)中藥材檢測任務(wù)中識別效率低、受主觀因素影響較大的問題，文章選取77種中藥材作為研究對象。采用自行拍攝圖像和在互聯(lián)網(wǎng)獲取圖像的方式，并結(jié)合旋轉(zhuǎn)平移、高斯噪聲等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，最終構(gòu)建了一個包含4萬多張圖像的數(shù)據(jù)集。在模型改進(jìn)方面，對第八代只看一次目標(biāo)檢測算法（You Only Look Once version 8， YOLOv8）的Backbone部分進(jìn)行了針對性的優(yōu)化，引入了DSConv和Biformer注意力機(jī)制。（剩余8808字）