标题：DB-YOLOv8：一种轻量化条码快速定位模型
作者：胡禹涛 梁泉 张李伟 朱乔乐
作者单位：福建理工大学计算机科学与数学学院，福建 福州 350118
关键字：YOLOv8；StarNet；EffectiveSE；GSConv；Slim-Neck；轻量化
摘要：针对工业和物流等复杂环境中条码识别面临的光照、噪声、阴影干扰及高速移动问题，提出了一种轻量化条码定位模型DB-YOLOv8。该模型基于YOLOv8设计，首先在Backbone部分引入StarNet网络，以降低参数量和计算量，同时保持定位精度。其次，在Neck部分用GSConv替换原有卷积，并引入Slim-Neck新范式设计，确保充分捕获深层特征的语义信息和浅层特征的细节信息，同时提升检测速度并降低参数量。此外，加入EffectiveSE模块增强特征提取和多尺度信息融合能力。实验结果显示，改进算法实现了99.1%的检测精度，计算量和参数量分别降低了70.03%和28%，在边缘设备Orange Pi5上检测速度达到57 fps。