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An improved YOLOv8 apple leaf disease detection algorithm
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AI
DOI：10.1007/s11801-026-5121-1.png)
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摘要
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本文提出了一种改进的YOLOv8n算法用于苹果叶片病害检测，简称为ALWB-YOLOv8n。该模型包含四个关键组件。首先，任意核卷积（AKConv）替代了卷积模块，显著降低了模型的参数数量和整体尺寸。其次，在骨干网络中添加了大型选择性核网络（LSKNet）注意力机制，能够动态调整空间感受域，实验证明该方法对小目标检测极为有利。第三，引入了加权双向特征金字塔网络，使模型能够实现多尺度特征融合，且更为简洁高效。最后，采用明智交并比（WIoU）替代YOLOv8中的完全交并比（CIoU），并引入了焦点损失的思想，有效解决了苹果叶片相互遮挡及病害叶片边界模糊等情况下的检测问题。改进算法相较于其他常见目标检测算法表现出更优性能。与YOLOv8n相比，改进算法在精度上提升了2.3%，召回率提升了3.8%，mAP0.5和mAP0.5:0.95分别提升了2.5%和2.7%。与YOLOv8n相比，改进模型减少了参数数量和模型尺寸，并实现了帧率（FPS）为50.5的实时监测。
Keyword:
A
期刊
IF:
1
论文数:
82
被引数:
771
机构
引用论文
PL-DINO: An Improved Transformer-Based Method for Plant Leaf Disease Detection.png)
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