改進(jìn)YOLOv8的輕量化煙葉計數(shù)檢測算法

摘要： 煙葉產(chǎn)量的預(yù)估是一項非常重要的任務(wù)，葉片數(shù)量與產(chǎn)量直接相關(guān)。傳統(tǒng)人工統(tǒng)計效率低、成本高，為解決這些問題，研究提出一種輕量化YOLOv8-SLSS煙葉計數(shù)檢測算法，該算法針對YOLOv8n檢測精度不足、計算復(fù)雜度高以及煙葉遮擋場景導(dǎo)致的漏檢問題進(jìn)行改進(jìn)。算法采用改進(jìn)后的ShuffleNetV2light網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)替代原模型的骨干網(wǎng)絡(luò)，縮減模型參數(shù)和計算負(fù)荷；引入設(shè)計的LHCB模塊到... （共10頁）