一种基于改进YOLOv8的毫米级茶叶害虫检测方法及装置

本发明涉及计算机图像处理领域，具体来说，涉及一种基于改进YOLOv8的毫米级茶叶害虫检测方法及装置。本发明提出的方法对现有的利用YOLOv8进行害虫检测的方法做出改进，采用切片辅助推理SAHI策略，有效提升基于机器学习的目标检测方法中对毫米级茶叶害虫的特征显著性；采用门控卷积加性自注意力GCAS，强化现有网络对小目标茶叶害虫的关键信息捕捉能力，进一步提升检测精度；针对茶叶害虫检测领域存在的虫态姿态和遮挡等特有问题，使用空间深度转换卷积SPD‑Conv提升网络多小目标茶叶害虫的细粒度特征提取能力，并采用不同感受野的全内核模块OKM分别关注不同尺度的茶叶害虫特征，实现了对不同姿态害虫、重叠遮挡害虫的有效检测。