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申请/专利权人：南宁师范大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的遮挡番茄定位识别方法，其包括以下步骤：S1、获取番茄图像数据集，并将数据集分为训练集、测试集和验证集；S2、构建YOLOv8模型，并对YOLOv8模型进行改进；S3、将训练集输入至改进的YOLOv8模型中，对模型进行迭代训练；训练过程中引入K‑means++聚类算法对训练集数据进行计算，得到新的锚框值，将新的锚框值替换为改进的YOLOv8模型中的数据集参数；S4、将测试集输入至训练完成的改进的YOLOv8模型中，对图像数据进行检测，得到目标定位识别结果。本发明有效解决了番茄生长过程中叶片遮挡等问题，提高了番茄定位识别的准确性和鲁棒性。
主权项：1.基于改进YOLOv8的遮挡番茄定位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取番茄图像数据集，对数据集进行数据增强预处理，并将数据集分为训练集、测试集和验证集；S2、构建YOLOv8模型，并对YOLOv8模型进行改进：将MobileNetv3模块和SPPFCSPC模块引入至YOLOv8骨干网络中，将无参数注意力机制SimAM引入至YOLOv8的颈部网络中，将小目标检测层和SimAM引入至YOLOv8头部网络中；S3、将训练集输入至改进的YOLOv8模型中，对模型进行迭代训练；训练过程中引入K-means++聚类算法对训练集数据进行计算，得到新的锚框值，将新的锚框值替换为改进的YOLOv8模型中的数据集参数；S4、将测试集输入至训练完成的改进的YOLOv8模型中，对图像数据进行检测，得到目标定位识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南宁师范大学 基于改进YOLOv8的遮挡番茄定位识别方法
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