公开(公告)号：CN119027665A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411137583.2

申请日：2024-08-19

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 黄建平 ,  王耀宗 ,  莫冲 ,  宋文龙 ,  王广来

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4007 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047

Abstract: 一种基于改进YOLOv8模型的林下立木实例分割方法，它属于图像识别与深度学习领域。本发明解决了现有立木实例分割方法的成本高且不适用于大规模分割任务的问题。本发明方法具体为：步骤一、创建林下立木实例分割的训练数据集；步骤二、对原始YOLOv8模型进行改进，即将原始YOLOv8模型的C2f模块替换为ParC模块，将原始YOLOv8模型中的SPPF模块替换为SPPF‑LSKA模块，在原始YOLOv8模型的骨干网络的末尾添加DAT模块，获得改进的YOLOv8模型；步骤三、利用训练数据集对改进的YOLOv8模型进行训练；步骤四、利用训练好的改进YOLOv8模型对待分割图像进行林下立木实例分割。本发明方法可以应用于林下立木实例分割。