基于改进YOLOv5s的轻量级桃子检测算法

摘要：

我国是世界上最大的桃子生产国,然而桃子采摘仍然依靠人工采摘,而桃子目标检测技术是实现桃子自动采摘的关键,现有专门针对桃子目标检测的研究较少,且多数使用传统的图像处理与机器学习方法.该文通过深度学习技术,提出一种基于YOLOv5s的桃子检测算法.首先,将轻量化的MobileNetv3网络替换YOLOv5s中的主干网络,其次,选取更高效的注意力机制ECA模块替换MobileNetv3中的注意力模块.在自建桃子数据集上训练结果显示,改进后的算法平均精度达到92.9％,模型计算量仅有原来的12％.实验表明,改进后的模型在保持高精度的同时更轻量化,能够对复杂环境下的桃子进行有效实时检测.

关键词：桃子检测、YOLOv5s、MobileNetv3、注意力机制、轻量化

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：淮安市自然科学研究计划项目HABL202126

在线出版日期：2023-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36