基于改进的YOLOv8算法在洗碗机餐具识别上的研究

本文探讨了基于改进的YOLOv8算法在识别不锈钢餐具方面的应用。YOLOv8算法是一种先进的深度学习模型,专用于实时物体识别。研究的主要创新点包括两个方面:首先,引入了Channel-Wise Mish模块,用以提升对图像中非线性特征的处理能力。这一改进有助于更准确地分类和识别不同的餐具。其次,优化的模型有效地缓解了深度学习中常见的梯度消失问题,从而提高了训练效率和检测准确率。本研究使用了消融实验方法,比较了改进前后的模型性能,验证了改进措施的有效性。此外,与其他常见模型如FPN、YOLOX和Dynamic R-CNN等相比,改进后的算法在准确性和泛化能力方面表现更佳。