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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：本发明提供了一种基于改进YOLOv8的轻量化甘薯品质分级方法，属于目标检测技术领域。它解决了现有检测方法中模型大小和检测精度之间无法统一的技术问题。本甘薯轻量化品质分级方法包括甘薯等级标准的设计；获取甘薯图像数据集，对图像进行数据增强并划分为训练集、验证集和测试集；改进网络模型；使用网络模型得到甘薯品质分级结果。本发明提出的改进模型在实现轻量化的同时能保证检测性能，实现甘薯品质分级。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的轻量化甘薯品质分级方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、甘薯等级标准的设计，将甘薯分为若干个等级；S2、获取甘薯图像数据集，对图像进行数据增强并划分为训练集、验证集和测试集；S3、首先将调整后的EdgeNeXt轻量化网络替换原YOLOv8s模型中的主干网络，然后使用SCConv卷积改进C2f模块设计出C2fC模块，然后使用CARAFE轻量化算子替换原模型的上采样模块，最后基于Focalloss和MPDIoU提出FocalC-MPDIoU损失函数，替换原模型的损失函数，得到改进后的网络模型；S4、使用训练集和验证集训练网络模型，并将测试集输入到训练后的模型中得到甘薯品质分级结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于改进YOLOv8的轻量化甘薯品质分级方法
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