PSOS-YOLOv5s：一种轻量级玉米雄穗快速检测算法

作者：胡阵; 马宗军; 黄传宝; 赵景波; 唐勇伟; 郝凤琦^*

来源：无线电工程, 2023, 1-11.

• 玉米雄穗检测
• 轻量化网络
• 标签匹配策略
• 损失函数
• YOLOv5

针对玉米雄穗检测中速度较慢的问题，该文提出一种基于YOLOv5s改进的轻量化快速检测算法PSOS-YOLOv5s。所提算法在主干网络中采用轻量级PP-LCNet替换CSPDarknet53，采用两种不同的深度可分离卷积与注意力机制的组合来构成基本块，降低模型复杂度并加快检测速度；在预测部分采用SimOTA标签匹配策略替换YOLOv5s中的标签匹配策略，采用中心先验思想获得精准的先验知识，提出动态k策略过滤冗余标签，提高模型对正样本的快速选取能力；在预测部分采用SIOU Loss替换GIOU Loss，引入角度损失因子来降低回归自由度，加快收敛速度，节省训练时间，而且重新定义惩罚指标，提高检测精度。实验结果表明，在玉米雄穗数据集中，该文提出的改进算法相比于YOLOv5s，模型参数量降低52.86%，模型的检测精度提升0.6%，模型的检测速度提升65.5%。表明改进后的算法提升效果明显，可以满足大规模玉米雄穗快速检测的要求。

• 单位
  山东省计算中心; 齐鲁工业大学; 山东省科学院; 青岛理工大学