基于YOLOX的作物种子自动计数方法

作者：逄正钧; 董峦^*; 温钊发; 张世豪; 秦立浩

来源：农业工程, 2023, 13(01): 29-35.

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2023.01.005

• 千粒质量
• 种子计数
• 深度学习
• 目标检测
• YOLOX

种子计数是获取作物种子千粒质量指标时关键而又烦琐的步骤。目前种子计数一般通过人工和千粒质量测量仪器实现，然而人工计数效率低，千粒质量测量仪器成本高、不易携带。以手机拍摄的6种常见作物种子图像构建数据集，在YOLOX模型的基础上引入注意力机制改进损失函数提出YOLOX-P模型，实现种子自动计数。结果表明，YOLOX-P相比YOLOX模型参数量仅增加0.09 M,m AP改进0.74个百分点，达到99.38%；模型在显存6 GB的NVIDIA GeForce RTX2060显卡上的推理时间为18.68 ms，适宜部署在移动端。提出的模型显著改善千粒质量测定工作的效率和效果。

• 单位
  新疆农业大学