文献类型: 中文期刊
作者: 王川 1 ; 赵恒滨 1 ; 李国强 2 ; 张建涛 2 ; 高桐梅 3 ; 赵巧丽 2 ; 郑国清 2 ;
作者机构: 1.河南师范大学计算机与信息工程学院
2.河南省农业科学院农业经济与信息研究所/河南省智慧农业工程技术研究中心
3.河南省农业科学院芝麻研究中心
关键词: 芝麻蒴果;果实检测;注意力机制;目标检测算法;YOLOX
期刊名称: 河南农业科学
ISSN: 1004-3268
年卷期: 2022 年 011 期
页码: 155-162
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 为实现密集条件下芝麻蒴果的准确检测,提出基于YOLOX模型的芝麻蒴果检测定位方法(CE-YOLOX模型)。该模型以CSPDarknet-53作为主干特征提取网络,在路径聚合网络PANet中增加104×104大尺度特征层,增强对目标细粒度特征信息的获取;通过引入注意力机制模块获取目标重要的轮廓特征和空间位置信息;将传统的NMS替换为更有利于重叠目标检测的Soft-NMS算法来降低漏检情况。结果表明,在IoU阈值为0.5时,CE-YOLOX模型在全部测试集上的调和均值(F1)、召回率、平均精度分别为0.99、98.65%、99.71%,与原模型YOLOX相比,该模型分别提升了0.05、6.27个百分点、3.28个百分点。通过蒴果计数试验,CE-YOLOX模型计数准确率为96.84%,比YOLOX模型提高了5.28个百分点。改进后的模型CE-YOLOX适用于密集条件下芝麻蒴果检测。
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