基于改進YOLOv8的蠶繭種類檢測算法

摘要： 為解決人工分選蠶繭效率低、工作量大以及容易發(fā)生誤選、漏選等問題，提出一種基于機器視覺與改進YOLOv8的蠶繭種類輕量化檢測模型。該模型在主干網(wǎng)絡(luò)的C2f模塊中引入CA(Coordinate Attention)注意力模塊，可以有效提取蠶繭局部關(guān)鍵特征，加強網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)能力。將頸部網(wǎng)絡(luò)中標(biāo)準(zhǔn)卷積替換為GSConv輕量化卷積，從而減少模型參數(shù)量，提高模型的檢測準(zhǔn)確率。通過攝像頭采... （共11頁）