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本发明公开了一种复杂场景下垃圾的自动检测方法，所述方法为：在自然场景中通过摄像头获取垃圾图像；对图像进行数据增强预处理；在YOLOv8模型中引入归一化注意力模块，校准模型对目标的关注度；利用注意力融合模块，互补各通道注意力权重；通过实例边界强化模块捕获细粒度特征，提升模型表征能力；采用滑动损失函数对困难样本进行动态加权；将预处理后的图像数据输入到改进模型中进行训练与测试，获得最优模型；最后将待检测图像输入到最优模型中计算检测结果。本发明提出的一种基于改进YOLOv8的复杂场景下垃圾的自动检测与识
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117710771A
(43)申请公布日2024.03.15
(21)申请号202311749151.2
(22)申请日2023.12.19
(71)申请人浙江农林大学
地址311300
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