基于PN-YOLO v8s-Pruned的輕量化三七收獲目標(biāo)檢測方法

摘要： 為實現(xiàn)三七聯(lián)合收獲作業(yè)過程中的自適應(yīng)分級輸送和收獲狀態(tài)實時監(jiān)測,本文針對三七根土復(fù)合體特征和復(fù)雜田間收獲工況,提出一種基于YOLO v8s并適用于Jetson Nano端部署的三七目標(biāo)檢測方法。在YOLO v8s對三七準(zhǔn)確識別的基礎(chǔ)上,針對其新的模型結(jié)構(gòu)特性,利用通道剪枝算法,制定相應(yīng)剪枝策略,保證模型精度的同時提升實時檢測性能。采用TensorRT推理加速框架將改進(jìn)模型部署至... （共13頁）