基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测研究

作者：李光明; 弓皓斌; 袁凯

来源：中国农机化学报, 2023, 44(04): 153-158.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2023.04.021

• 花椒簇
• YOLOv5s算法
• 轻量化
• 网络参数
• 检测精度

针对现有花椒簇检测算法模型参数量多、计算量大、检测速度低、很难部署到嵌入式设备的问题，提出一种基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测算法模型。首先将ShuffleNet v2主干网络替代原YOLOv5s中的主干网络进行重构；同时将SPPF嵌入至ShuffleNet v2骨干中；其次引入轻量级注意力机制CBAM;最后使用SIoU＿Loss代替CIoU＿Loss作为回归损失函数。试验结果表明：改进后的轻量化YOLOv5s网络参数降低85.6%,计算量降低87.7%,对花椒簇的检测精度mAP@0.5达到92.6%,较原YOLOv5s模型提高3.4%,mAP@0.5:0.95达到61.4%,检测时间为11 ms,相比原模型16 ms缩短31.3%,可以满足在现场环境下对花椒簇的检测。

• 单位
  陕西科技大学