SPPF是YOLOv8中的一个重要组件,用于提取多尺度特征。通过空间金字塔池化,SPPF能够将不同尺度的特征图融合在一起,从而增强模型对目标尺度变化的鲁棒性。然而,尽管SPPF在一定程度上提高了多尺度特征的提取能力,但仍存在提升空间。 二、LSKA注意力机制 为了进一步提升YOLOv8的多尺度特征提取能力,研究人员引入了LSKA注意力...
同时,LSKA模块还结合了注意力机制,通过对不同特征通道的重要性进行加权,进一步提升模型的表示能力。 三、LSKA在SPPF模块中的应用 为了提升YOLOv8算法的性能和效率,我们将LSKA模块引入到SPPF模块中。具体来说,我们将原有的SPPF模块中的卷积操作替换为LSKA模块,使其能够在特征提取过程中更好地捕捉到空间信息和通道信...
特别是YOLOv8模型,其在精度和速度上的优势使其成为图像分割和目标检测领域的热门选择。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型,构建一个针对柑橘果实成熟度的分割系统,以实现对不同成熟度果实的自动识别和分类。 本研究所使用的数据集CITRUSCAN包含4900张柑橘果实的图像,涵盖了成熟度的三个主要类别:成熟(Ripe)、腐烂(Rotten)...