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多重注意力改進(jìn)YOLOv8的密集茶芽目標(biāo)識(shí)別算法

農(nóng)機(jī)化研究 頁數(shù)： 10 2025-12-26
摘要： 針對茶芽密度高、遮擋嚴(yán)重導(dǎo)致的茶芽識(shí)別精度低、難以滿足無人化采收需求的問題，提出了改進(jìn)的Tea-YOLOv8-Pruning模型，來優(yōu)化高密度場景下的茶芽檢測。為增強(qiáng)Tea-YOLOv8-Pruning模型對全局特征的感知能力，在原YOLOv8中引入了雙注意力(A~2Net)模塊。通過在檢測頭中引入Multiple-SEAM模塊，建立不同密度區(qū)域中茶芽之間的特征關(guān)系，利用未遮擋... （共10頁）

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