基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法

作     者：许楠 苑迎春 耿俊 何振学 XU Nan;YUAN Yingchun;GENG Jun;HE Zhenxue

作者机构：河北农业大学信息科学与技术学院保定 071001 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2024年第40卷第15期

页      面：119-126页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62102130) 河北省自然科学基金项目(F2020204003) 

主　　题：图像处理 图像分割 果树 多器官 YOLOv8s 多尺度目标识别 

摘      要：为解决多器官特征识别存在的多器官数据集难以获取以及待处理数据集存在的密集小目标和多尺度目标等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法。该方法以YOLOv8s为基础,在Backbone部分设计了跨阶段局部残差(residual CSPLayer 2Conv,RC2)模块,以拓宽每个网络层的感受野,使网络能充分提取密集的小目标特征。在Neck部分设计了尺度空间金字塔池化(scale spatial pyramid pooling,SSPP)模块,以充分融合网络的高阶多尺度特征信息,增强模型对多尺度目标的检测能力。在Head部分设计了非对称解耦检测头(asymmetric decoupling detection head,ADDH)模块,使模型分类更关注于中心内容,而回归更关注于边缘信息。试验结果表明,在PlantCLEF2022公共数据集中选取的17种果树的数据集中,改进的YOLOv8s模型对果树果实和叶片器官识别的平均精度均值为90.2%,比YOLOv8s模型高6.7个百分点。此外,该研究还将该模型应用到自建的枣数据集上,达到了99.1%的识别准确率,较原模型提升6.6个百分点,证明了所提出方法的通用性,可为常见果树的器官分割与基于多器官特征的细粒度品种分类研究提供参考。