基于改进YOLOv8的玉米籽粒品种鉴别算法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 许晓琳

作者： 许晓琳;牛思琪;梁敖;许金普;穆春华;马德新

作者机构：

关键词： 玉米籽粒;品种鉴别;注意力机制;深度学习

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 009 期

页码： 137-144

收录情况： 北大核心

摘要： 为提高基于深度学习的玉米籽粒品种鉴别算法的精准度和鲁棒性，提出一种基于改进YOLOv8的玉米籽粒品种鉴别算法MEGS＿YOLOv8。为增强通道特征的捕捉能力，在Backbone的C2f模块中，引入MLCA模块，并融合ECA注意力机制。为提高对小目标主体检测的精确度，在Head部分，使用GSConv模块替代Conv模块，使用VoVGSCSP模块替代C2f模块，提高准确率的同时降低算法的计算复杂度，保持算法的轻量化。为更有效地提高目标检测的准确度，引入边框损失函数WIoU。为验证MEGS＿YOLOv8改进算法的有效性，采集12个玉米籽粒品种并构建数据集，试验结果表明，MEGS＿YOLOv8的精确率P、召回率R和平均精度均值mAP@0.5达到85.4%、92.8%和97.5%,分别提升9.8%、2.8%和8.5%,为玉米籽粒品种鉴别算法提供新的改进思路。

分类号： S513%TP391.41%TP183

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