改進YOLOv8的魚類識別算法

摘要： 為解決常見魚類識別算法存在實時性差、計算成本高昂等問題，研究一種輕量化嵌入式水下魚類識別算法。使用GhostConv精簡網(wǎng)絡(luò)。在下采樣添加上下文注意力機制，替換CIoU為Wise-IoU損失函數(shù)，將改進后的算法與常見識別算法進行對比。在ACID數(shù)據(jù)集上，實驗結(jié)果表明，改進后的GCW-YOLOv8模型與原始模型相比，平均精確率達(dá)到98.7%、模型的參數(shù)量減小了12%,模型大小減小... （共8頁）