基于半监督学习和改进YOLOv8n的轻量级山东烟区主要病虫害检测

摘要： 【目的】针对复杂场景下烟叶病虫害检测存在的模型精度受限、计算复杂度高、移动端部署难的问题，本文提出了一种融合半监督学习的轻量级烟叶病虫害检测模型（PFMS-YOLO）。【方法】首先，以Topformer作为教师模型生成伪标签数据，并基于此训练改进后的学生模型Efficient-Topformer，标注成本降低了约54.2%。其次，对YOLOv8n网络进行了3方面改进：（1）在主... （共13页）