基于卷积神经网络的牛耳标检测方法及设备

本发明提供了一种基于卷积神经网络的牛耳标检测方法及设备，包括：获取多幅牛耳标图像，组成模型构建数据集；将YOLOv11主干网络中的第3层、第5层和第7层普通卷积替换为自适应下采样Adown；在YOLOv11颈部网络的第25层和第26层引入动态样本注意尺度序列融合；将模型中所有的双核卷积交叉阶段部分模块C3k2模块替换为双核卷积交叉阶段部分暗图像恢复模块C3k2‑Dblock，对YOLOv11目标检测算法进行优化，构建优化后的牛耳标检测模型；采用训练集对优化后的牛耳标检测模型进行训练；采用训练好的牛耳标检测模型对牛耳标图像进行检测。