《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于改進(jìn)YOLOv8的輕量化雜草識(shí)別算法研究
電子技術(shù)應(yīng)用
張超，劉賓,，李坤
中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院
摘要： 針對(duì)目前田間雜草識(shí)別模型精度低，以及參數(shù)多難以滿足在計(jì)算資源有限的移動(dòng)設(shè)備和嵌入式設(shè)備中部署的問題,，提出一種基于YOLOv8的輕量化田間雜草識(shí)別模型,。該模型使用改進(jìn)后的PP-LCNet替代原有主干網(wǎng)絡(luò)，保證精度的前提下減少模型的計(jì)算量,；其次引入Effcient-RepGFPN來作為頸部網(wǎng)絡(luò),，并將上采樣前的兩個(gè)CSPStage模塊使用RFAConv來替代，利用不同尺度的特征來提高目標(biāo)檢測(cè)的性能,；最后,，更換MPDIoU損失函數(shù)，增強(qiáng)了模型的收斂性和穩(wěn)定性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，改進(jìn)模型與原模型相比準(zhǔn)確率提升了2.1%，召回率提升了2.8%,，mAP值提升了0.2%,，同時(shí)模型的大小與計(jì)算量分別減少為原始模型的68.2%和62.6%，體現(xiàn)了改進(jìn)算法的有效性,。
中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245324
中文引用格式： 張超,，劉賓，李坤. 基于改進(jìn)YOLOv8的輕量化雜草識(shí)別算法研究[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,，2025，51(1)：80-85.
英文引用格式： Zhang Chao,，Liu Bin,，Li Kun. Research on lightweight weed recognition algorithm based on improved YOLOv8[J]. Application of Electronic Technique，2025,，51(1)：80-85.
Research on lightweight weed recognition algorithm based on improved YOLOv8
Zhang Chao,，Liu Bin，Li Kun
College of Information and Communication Engineering,， North University of China
Abstract： Aiming at the problems of low accuracy of current field weed identification models and the difficulty of deploying multiple parameters in mobile devices and embedded devices with limited computing resources, a lightweight field weed identification model based on YOLOv8 is proposed in this paper. The model uses improved PP-LCNet to replace the original backbone network, and reduces the calculation amount of the model on the premise of ensuring the accuracy. Then, Effcient-RepGFPN is introduced as the neck network, and RFAConv is used to replace the two CSPStage modules before up-sampling. Different scale features are used to improve the performance of target detection. Finally, the MPDIoU loss function is replaced to enhance the convergence and stability of the model. Experimental results show that compared with the original model, the accuracy rate of the improved model increases by 2.1%, the recall rate increases by 2.8%, and the mAP value increases by 0.2%. Meanwhile, the size and computation amount of the model are reduced to 68.2% and 62.6% of the original model, respectively, reflecting the effectiveness of the improved algorithm in this paper.
Key words : weed identification,；PP-LCNet；Effcient-RepGFPN,；RFAConv,；MPDIoU

引言

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，雜草的存在不僅會(huì)影響農(nóng)作物的正常生長(zhǎng),，還會(huì)減少農(nóng)田的產(chǎn)量和降低土壤質(zhì)量,，增加農(nóng)民的勞動(dòng)成本和經(jīng)濟(jì)損失。因此,，及時(shí)有效地識(shí)別和管理雜草至關(guān)重要,。隨著科技的不斷進(jìn)步，對(duì)雜草識(shí)別的研究逐漸成為焦點(diǎn),，通過先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法[1],，可以自動(dòng)識(shí)別和分類雜草,，為農(nóng)民提供準(zhǔn)確的雜草管理方案，有效減少農(nóng)藥的使用,，保護(hù)生態(tài)環(huán)境,，提高農(nóng)田的生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)效益[2-3]。

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以分為兩類：雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法和單階段目標(biāo)檢測(cè)算法[4],。單階段目標(biāo)檢測(cè)算法因其更快的識(shí)別速度而被廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)檢測(cè)場(chǎng)景[5],。在雜草識(shí)別領(lǐng)域，許多學(xué)者已經(jīng)成功地利用單階段檢測(cè)算法取得了顯著的成果[6],。袁濤等對(duì)YOLOv4算法進(jìn)行改進(jìn),，采用深度可分離卷積和逆殘差組件替代標(biāo)準(zhǔn)卷積和殘差組件，將K-means算法得到的邊界框尺寸應(yīng)用到各尺度網(wǎng)絡(luò)層,，并在PANet的自適應(yīng)特征池輸出后添加GAN噪聲層,，提高了檢測(cè)速度與檢測(cè)精度[7]；陳承源等使用輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)GhostNet替換CSPDarknet以降低參數(shù)計(jì)算量,，引入CA注意力機(jī)制以增強(qiáng)位置信息提取能力,，并在Neck層引入GSconv以提高檢測(cè)精度[8]；冀汶莉等提出了基于YOLOv5的輕量化雜草識(shí)別方法,，該方法通過使用MSRCR算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,，然后采用PP-LCNet替換特征提取網(wǎng)絡(luò)，采用Ghost卷積模塊輕量化特征融合網(wǎng)絡(luò),，并添加NAM模塊增強(qiáng)特征提取能力,，最后優(yōu)化主干網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，以提高模型性能和降低計(jì)算量[9],。

為了提高目標(biāo)的特征提取能力,、增加檢測(cè)精度[10-11]，并對(duì)模型進(jìn)行輕量化,，本文對(duì)YOLOv8網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)[12],。首先，采用改進(jìn)后的PP-LCNet替代了原有的主干網(wǎng)絡(luò),，同時(shí)引入了注意力機(jī)制SENetv2來增強(qiáng)主干特征提取網(wǎng)絡(luò)的性能,。其次，將頸部網(wǎng)絡(luò)更換為Effcient-RepGFPN,，并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),，將其中上采樣前的CSPStage模塊替換為RFAConv，以利用不同尺度的特征來提高目標(biāo)檢測(cè)的性能,。最后,，采用了MPDIoU損失函數(shù)來增強(qiáng)模型的收斂性和穩(wěn)定性。


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作者信息：

張超，劉賓,，李坤

（中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,，山西 太原 030051）


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