An improved YOLOv8 model for fish classification and disease detection
DOI:
https://doi.org/10.64032/mca.v29i2.279Từ khóa:
Convolutional Neural Networks, YOLOv8, Neural Network, Fish Classification, Fish DiseaseTóm 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
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) 2025 Tạp chí Đo lường, Điều khiển và Tự động hóa

Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDeri Phái sinh 4.0 .