一种基于改进YOLOv11模型的甘蔗分类方法

本发明涉及一种基于改进YOLOv11模型的甘蔗分类方法。具体实施步骤包括：采集甘蔗种植区域的图像数据、对图像进行预处理、图像标注、将YOLOv11模型的Bottleneck替换为InceptionNext网络，使用训练数据集对改进后的模型进行训练，采用交叉熵损失函数、CIoU损失函数和二元交叉熵损失函数计算分类损失、定位损失和置信度损失，并通过反向传播算法优化模型参数；使用测试数据集评估模型性能，计算精确率、召回率、平均精度和F1分数等评价指标；最终将优化后的模型应用于实际甘蔗生产线，实现甘蔗的实时分类。本发明能够提升甘蔗分类的精度和效率，适用于复杂背景下的甘蔗分类任务。