An improved YOLOv8 model for fish classification and disease detection

Các tác giả

  • Quang Hoan Nguyen Faculty of Computer Science and Engineering, Thuyloi University
  • Hồng Quang Đoàn National Center for Technological Progress
  • Van Hung Tran Vietnam Research Institute of Electronics, Informatics and Automation
  • Vu Thi Tuyet Nhung Hanoi College of High Technology
  • Duc Anh Duong Vietnam Research Institute of Electronics, Informatics and Automation

DOI:

https://doi.org/10.64032/mca.v29i2.279

Từ khóa:

Convolutional Neural Networks, YOLOv8, Neural Network, Fish Classification, Fish Disease

Tóm tắt

Fish classification and disease detection are crucial for sustainable aquaculture, necessitating accurate and efficient vision models. This study introduces FISH-YOLOV8, an enhanced YOLOv8 variant, incorporating: (1) SPD-Conv for optimized feature extraction and reduced computational load; (2) BiFormer Attention for enhanced small object detection and occlusion management; (3) dynamic IoU-threshold NMS to minimize false positives. This Article states that, evaluated on 15,162 images, FISH-YOLOV8 attains a mAP@50 of 0.990 and a mAP@50:95 of 0.859, outperforming baseline YOLOv8 and advanced models such as YOLOv11, at 45 fps, supports effective real-time aquaculture monitoring.

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tải xuống

Đã Xuất bản

17-06-2025

Cách trích dẫn

Nguyen, Q. H., Đoàn, H. Q., Tran, V. H., Vu Thi Tuyet Nhung, & Duong, D. A. (2025). An improved YOLOv8 model for fish classification and disease detection. Tạp Chí Đo lường, Điều khiển Và Tự động hóa, 29(2), 64–72. https://doi.org/10.64032/mca.v29i2.279

Số

Chuyên mục

Bài báo khoa học

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

Các bài báo tương tự

1 2 3 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.