改进多目标检测器的骏枣外观品质实时检测

栾世伟; 喻彩丽; 印志本; 刘峰; 张学东

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改进多目标检测器的骏枣外观品质实时检测

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骏枣外观的品质检测对其提升经济价值,实现优质优价起着至关重要的作用。为实现骏枣快速、多数量实时检测,并解决表面皱褶和缺陷尺度不同的问题,本研究在YOLOv5模型的基础上进行改进,提出了Ghost-YOLOv5-BiFPN模型。根据骏枣数据集目标大小特点,采用K-means++算法生成骏枣数据集先验框,提高聚类速度。利用Ghost模块替换传统卷积,减少模型参数量和计算量,应用双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合,更好识别骏枣缺陷部分。结果表明,改进后的Ghost-YOLOv5-BiFPN模型的平均精度达到93.4%,低算力设备检测速度为37 ms,改进后的模型能更好地平衡准确性和实时性。

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来源
《塔里木大学学报》 |2023年第1期|105-112|共8页
作者
栾世伟; 喻彩丽; 印志本; 刘峰; 张学东;
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作者单位

塔里木大学信息工程学院;

汕尾职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类枣;
关键词
骏枣; 外观检测; 轻量化; 双向特征金字塔网络;

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