基于深度学习的咖啡果实成熟度检测方法

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摘 要：针对目前咖啡果实的成熟度主要依赖人工判断且果实相互遮挡导致识别难度大的问题，文章提出一种改进的YOLOv8模型的咖啡果实成熟度检测方法。首先，在Backbone端使用iRMB（InvertedResidualMobileBlock）混合网络模块替换C2f（CSPBottleneckwith2Convolutions），增强模型特征表示能力;其次，引入BiFormer 注意力机制，增强对遮挡和小目标果实的检测能力，更换CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFeatures）上采样算子，拓宽感受视野;最后，引入Wise-IOU损失函数，加速模型收敛。（剩余8561字）