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摘要
针对粮仓害虫体积较小且个别种类害虫外形相似而难以区分的问题，提出一种RA-YOLOv5s(ResNeXt and Attention-YOLOv5s)粮仓害虫检测模型。先在YOLOv5s的CSP模块支路中分别引入空间注意力机制和通道注意力机制。将主干网络CSP模块中的残差单元修改为ResNeXt残差单元，同时对模型进行轻量化处理，去除重复的残差单元。最后修改颈部网络CSP模块结构，使其与主干网络保持一致。实验结果表明，RA-YOLOv5s相较于其它主流目标检测模型具有更高的害虫检测平均正确率，而且模型更加轻量化。
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