一种基于改进YOLOv8n的轻量化光纤适配器旋转目标检测方法

本发明提出了一种基于改进YOLOv8n的轻量化光纤适配器旋转目标检测方法，涉及计算机视觉与目标检测技术领域，包括以下步骤：采集真实场景下的光纤适配器图像，标注数据并进行数据增强扩充数据集；在YOLOv8n OBB模型基础上进行改进，将MobileViTv3集成到主干网络的C2f模块中；将Ghost Bottleneck v2集成到颈部网络的C2f模块；使用Dynamic Head改进检测头结构；使用改进后的YOLOv8n‑OBB轻量化模型进行训练评估，在训练过程中引入Angle DFL Loss作为损失函数；集成标签分配策略DynamicATSS模块；完成训练，保留训练后最优权重模型进行实验测试；本发明充分考虑了光纤适配器识别模型需要兼具高精度与低资源的检测需求，能够有效提高检测精度和模型的轻量化程度，适合在嵌入式设备中高效运行，能够有效用于光纤适配器的检测。