基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法

基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法是一种高效的图像处理技术,旨在快速准确地识别和定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8是一种实时目标检测系统,有着快速、准确和高效的特点。首先,通过预处理图像来提高二维码和条形码的可识别性,例如调整对比度和亮度。接着,对处理过的图像进行分析,以便快速定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8算法的一个关键特点是其使用了深度学习技术,这使得算法能够在各种条件下有效地识别和检测目标,不仅能处理标准形状和尺寸的二维码和条形码,还能识别被部分遮挡或处于不利角度的码。此外,算法的实时处理能力使其非常适合需要快速响应的应用场景,如零售业的快速结账和物流行业的包裹跟踪。总的来说,基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法提供了一种高效、灵活且可靠的解决方案,适用于多种商业和工业应用。

基于改进Yolov8的敦煌壁画元素检测算法

敦煌壁画因其极高的艺术价值、历史价值、研究价值而备受关注。在壁画文创研发中,壁画元素检测扮演了一个十分重要的角色。但是,受到壁画脱落、颜料褪色、病虫害破坏、元素体量差异大等因素的影响,给壁画元素的检测工作带来了极大的困扰。为此,文中基于Yolov8算法进行了改进拓展工作并将其引入壁画元素的检测任务。具体来说,考虑到部分元素特征不明显的问题,设计了改进的SPPCSPC模块以增强模型的特征感知能力,扩大模型的感受野;考虑到元素体量差异巨大、元素风格多变的问题,在C2f模块末端引入CoordAtt注意力机制以增强网络对局部及非显著信息的关注能力。在敦煌壁画元素检测任务上,相比5项前沿检测算法,所提算法取得了先进的壁画原始检测性能。相比Yolov8基线算法取得了2.2%@mAP的性能提升,尤其是在main_buddha类别上提升了12.2%@mAP的检测性能。所提方法有效支撑了敦煌壁画的后续相关研究工作。

基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法

为提高小麦病害检测精度,实现将模型方便快速部署到移动端,该研究提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法。首先,使用PP-LCNet模型替换YOLOv8网络结构的骨干网络,并在骨干网络层引入深度可分离卷积(depthwise separable convolution, DepthSepConv)结构,减少模型参数量,提升模型检测性能;其次,在颈部网络部分添加全局注意力机制(global attention mechanism, GAM)模块,强化特征中语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;然后,引入轻量级通用上采样内容感知重组(content-aware reassembly of features,CARAFE)模块,提高模型对重要特征的提取能力;最后,使用Wise-IoU(weighted interpolation of sequential evidence for intersection over union)边界损失函数代替原损失函数,提升网络边界框回归性能和对小目标病害的检测效果。试验结果表明,对于大田环境下所采集的小麦病害数据集,改进后模型的参数量及模型大小相比原YOLOv8n基线模型分别降低了12.5%和11.3%,同时精确度(precision)及平均精度均值(mean average precision,m AP)相较于原模型分别提高了4.5和1.9个百分点,优于其他对比目标检测算法,可为小麦病害检测无人机等移动端检测装备的部署和应用提供参考。