基于YOLOv8算法改进模型检测梢斑螟虫蛀树木

摘要

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫，严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物，在针叶树木中建立巢穴，逐渐摧毁叶片组织，导致叶片变黄、褪绿，最终树木枯萎。此外，幼虫也可能侵蚀树木的树皮，导致树皮剥落和树干暴露，使树木易受其他害虫、病菌和自然元素的侵害，增加树木的脆弱性，降低其生存能力。为辅助地面治疗被梢斑螟虫蛀树木，采用YOLOv8s目标检测算法，实现对梢斑螟虫蛀树木的检测与识别。通过采用C2f-GAM和动态检测头建立模型（YOLOv8-DM），来提高YOLOv8s对于梢斑螟虫蛀树木的检测能力。试验结果表明，YOLOv8-DM能够有效地识别梢斑螟虫蛀树木，其平均精准度达到84.8%。与其他目标检测算法相比，YOLOv8-DM有更高的平均精准度。

关键词

梢斑螟 / YOLOv8s / 识别 / 检测 / 准确率 / 不同场景 / C2f-GAM / DyHead