来源：期刊VIP网 时间：
作者：钟天泽;云利军;杨璇玺;陈载清;吴明杰;
单位：云南师范大学信息学院;云南省教育厅计算机视觉与智能控制技术工程研究中心;云南省林业调查规划院生态分院卫星林业应用中心;
摘要：目前针对核桃测产的方法大多停留在利用传统的统计学模型上，其准确率几乎无法保证。因此，以青皮核桃为例，建立无人机航拍视角下的核桃图像数据集，首次将coordinate attention(CA)机制嵌入YOLOv8模型中，利用改进后的YOLOv8-CA模型算法对青皮核桃进行目标检测。实验结果表明，改进后的新模型YOLOv8-CA与原始YOLOv8和YOLOv5相比，在mAP值上分别提高了0.004和0.051,在Recall值上分别提高了0.019和0.089。
关键词：目标识别;;无人机视角;;机器视觉;;果实测产;;核桃检测
基金资助：云南省教育厅科学研究基金项目(2023Y0533);; 云南省基础研究计划重点项目(202401AS070034)
