改进YOLOv8n的花生品质检测方法

花生品质筛选在农业生产和食品安全中具有重要意义。针对传统花生品质筛选方法效率低的问题,提出改进YOLOv8n算法的轻量化花生品质检测模型LE-YOLO(lightweight and efficient)。提出一种分组重序颈部模块(grouped shuffling bottleneck,GSBottleneck),增加了模型非线性拟合能力,减少了模型推理时间;设计了残差分组重序模块(residual group shuffling block,ResGSBlock),并结合GSConv(grouped shuffle convolution)构建轻量颈部网络(lightweight neck,LW-Neck),减少了模型计算成本,提升了模型推理速度;提出自适应特征优化模块(adaptive feature optimization block,AFOB),增强了通道间信息交互和模型表征能力。在DW花生数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,LE-YOLO的计算量减少了1 GFlops,FPS提升了25%,平均精度均值mAP@0.5达到了98%,验证了该算法在检测精度和速度上的良好性能,为花生品质筛选提供了一种有效的方法。