《基于改进YOLO11的荔枝果实品种实时精准识别算法》

  • 来源专题:农机装备
  • 编译者: 江浩
  • 发布时间:2025-06-05
  • 摘要:精准高效的荔枝品种识别是实现采集后荔枝品质智能化检测的重要一环。针对目前深度学习算法因不同荔枝果实表皮和形状存在细微性差别而无法精准识别的问题,该研究将目标检测模型YOLO11进行改进,提出一种基于改进YOLO11的荔枝果实品种识别模型SCL-YOLO11。首先,在YOLO11的主干网络,将C2PSA注意力模块替换为具有通道注意力和空间注意力C2f_SimAM注意力模块,提高模型关注和加权图像不同特征维度的能力;其次,在C3k2模块中应用具有大核深度可分离卷积CMUNeXt,提高模型对荔枝果实几何特征的感知和计算能力;测试结果表明,改进后的SCL-YOLO11模型识别准确率为99.61%,相比于VGG-19、VIT、AlexNet、RestNet-50、YOLOv8、YOLO11模型,分别提高了27.10、17.99、12.47、7.05、4.83、2.89个百分点,该模型参数量为1.27M,计算量为3.1G,相较于YOLO11模型分别降低了17.5、6.1个百分点。改进后的SCL-YOLO11模型能对具有细微纹理差异和形状差异的荔枝果实进行实时精准的品种识别,并且降低了网络规模,可为采集后荔枝果实智能化品质检测设备研发提供技术参考。关键词: 荔枝  /  YOLO11  /  图像处理  /  深度学习  /  品种识别  /  轻量化  
  • 原文来源:http://www.tcsae.org/article/doi/10.11975/j.issn.1002-6819.202412219
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