基于改进YOLOv8的轻量级鱼类检测方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王鑫怡

作者： 王鑫怡;刘旭腾;郑纪业;董贯仓;于兆慧;张霞;王兴家

作者机构：

关键词： 图像处理;图像识别;目标检测;YOLOv8

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2024 年 51 卷 006 期

页码： 91-99

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对鱼类目标检测存在精度低和计算量大的问题，提出了一种基于改进YOLOv8模型的轻量化鱼类目标检测方法YOLOv8-FCW。首先，引入FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8中C2f模块的Bottleneck结构，减少网络模型的冗余计算；其次，引入注意力机制CBAM(Convolutional Block Attention Module),实现高效提取鱼体特征，提升网络模型检测精度；最后，引入动态非单调聚焦机制WIoU(Wise Intersection over Union)替代CIoU(Complete Intersection over Union),加快网络模型的收敛速度，提升网络模型的检测性能。结果显示，与原模型相比，改进YOLOv8-FCW模型精确率提升了1.6个百分点，召回率提升了5.1个百分点，平均精确率均值提升了2.4个百分点，权重和计算量分别减少为原模型的80%和79%。该模型具有较高的精确率和较强的鲁棒性，能够帮助养殖者精确计算鱼群数量，提高养殖效率。

分类号： S951.2%TP391.41

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