基于改进YOLOv3的棉花异性纤维检测

作者：巫明秀; 吴谨^*; 张晨; 朱磊

来源：液晶与显示, 2020, 35(11): 1195-1203.

• 棉花
• 目标检测
• YOLOv3网络
• MobileNets网络
• 深度学习

针对棉花异性纤维检测准确率不高、实时性较差的问题,以棉花为研究对象,提出了一种基于改进YOLOv3的棉花异性纤维检测方法。引入轻量级MobileNets网络为特征提取网络,结合YOLOv3的多尺度特征融合检测网络,构建改进的MobileNets-YOLOv3模型。提出一种分段式学习率,以增强学习效果。将实际采集到的真实棉花异性纤维图像数据集按4∶1的比例划分为训练集和测试集,并使用对比度增强、水平镜像等6种图像增广方法扩充数据集。对扩充前后的数据集、不同的学习率、改进前后的YOLOv3模型、本文模型与Faster R-CNN和SSD300模型做了对比试验。实验结果表明,数据集的增广、改进后的分段式学习率均能改善训练模型的过拟合现象,在测试集上的平均正确率(mAP)分别提高了3.6%、5.64%;改进后的YOLOv3模型对测试集进行检测的平均正确率(mAP)为84.82%,帧速率为66.67f·s-1,识别精度优于YOLOv3模型,提高了2.03%,帧速率是YOLOv3模型的3倍,总体性能也优于Faster RCNN和SSD300模型,能较好地满足棉花异纤检测的精度和实时性要求。

• 单位
  武汉科技大学