YOLOv8-MSP-PD

一种针对田间果实检测的轻量级模型，结合MobileNetV4和SPPFCSPC，实现高精度与低计算量。

刘艺 · Han, Xiang · 张宏建 · 刘双喜 · Ma, Wei · 闫银发 · Sun, Linlin · Linlong, Jing · Wang, Yongxian · 王金星

Agronomy 2025

参数信息

平均精度

92.2 %

浮点运算量

2.2e9

模型大小

2.2 MB

技术优势

检测更准

通过多尺度金字塔融合和改进的MPD-IoU损失，模型能更准确地定位重叠和遮挡的果实。

模型更小

采用MobileNetV4和LAMP剪枝结合知识蒸馏，模型尺寸压缩至2.2 MB，便于在边缘设备上部署。

计算更少

轻量化设计使FLOPs降低59.9%，显著减少计算负担，适合实时应用。

应用场景

• 农业无人机：在无人机航拍中高效检测果实，降低计算负载。
• 农业机器人：为田间作业机器人提供实时、轻量的果实识别能力。
• 智能果园：适应复杂光照和遮挡，提高果园智能化监测精度。
• 采摘机器人：准确定位重叠果实，提升采摘机器人的作业效率。
• 边缘计算设备：模型仅2.2MB，适合部署在资源受限的边缘设备上。